diff --git a/PBI/ZSI.pbix b/PBI/ZSI.pbix
index dbfb4b5..61c5245 100644
Binary files a/PBI/ZSI.pbix and b/PBI/ZSI.pbix differ
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deleted file mode 100644
index 1d23190..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Agriculture, Fisheries & Forestry/Agriculture, Fisheries & Forestry_overall_inst_collab_bar_China.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Agriculture, Fisheries & Forestry/Agriculture, Fisheries & Forestry_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Agriculture, Fisheries & Forestry/Agriculture, Fisheries & Forestry_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png
deleted file mode 100644
index 583eb9c..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Agriculture, Fisheries & Forestry/Agriculture, Fisheries & Forestry_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
index 8f46db7..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Agriculture, Fisheries & Forestry/Agriculture, Fisheries & Forestry_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
index b2661b3..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Built Environment & Design/Built Environment & Design_overall_inst_collab_bar_China.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
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Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Built Environment & Design/Built Environment & Design_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
index 660d50b..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Built Environment & Design/Built Environment & Design_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
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Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Economics & Business/Economics & Business_overall_inst_collab_bar_China.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
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Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Economics & Business/Economics & Business_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
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Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Applied Sciences/Economics & Business/Economics & Business_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
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deleted file mode 100644
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deleted file mode 100644
index e06b8d7..0000000
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deleted file mode 100644
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deleted file mode 100644
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deleted file mode 100644
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deleted file mode 100644
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index 62cbc02..0000000
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deleted file mode 100644
index 9acdd3d..0000000
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index 535a403..0000000
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deleted file mode 100644
index d4f3035..0000000
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index 766c87f..0000000
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index 3863604..0000000
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index 82d4984..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Multidisciplinary/Multidisciplinary/Multidisciplinary_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Multidisciplinary/Multidisciplinary/Multidisciplinary_overall_inst_collab_bar_Europe.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Multidisciplinary/Multidisciplinary/Multidisciplinary_overall_inst_collab_bar_Europe.png
deleted file mode 100644
index af901cd..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Multidisciplinary/Multidisciplinary/Multidisciplinary_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_China.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_China.png
deleted file mode 100644
index 928fa03..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_China.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png
deleted file mode 100644
index ff35454..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_Europe.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_Europe.png
deleted file mode 100644
index 7f6629b..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Biology/Biology_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_China.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_China.png
deleted file mode 100644
index c45505e..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_China.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png
deleted file mode 100644
index 1bf9bf2..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_Europe.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_Europe.png
deleted file mode 100644
index d6d686c..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Chemistry/Chemistry_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_China.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_China.png
deleted file mode 100644
index c17b03f..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_China.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png
deleted file mode 100644
index 5a3ea2d..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_Europe.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_Europe.png
deleted file mode 100644
index dc90092..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Earth & Environmental Sciences/Earth & Environmental Sciences_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Mathematics & Statistics/Mathematics & Statistics_overall_inst_collab_bar_China.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Mathematics & Statistics/Mathematics & Statistics_overall_inst_collab_bar_China.png
deleted file mode 100644
index 70193a9..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Mathematics & Statistics/Mathematics & Statistics_overall_inst_collab_bar_China.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
index 68c6de1..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Mathematics & Statistics/Mathematics & Statistics_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
index 2e16c75..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Mathematics & Statistics/Mathematics & Statistics_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
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deleted file mode 100644
index feab893..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Physics & Astronomy/Physics & Astronomy_overall_inst_collab_bar_China.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Physics & Astronomy/Physics & Astronomy_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Physics & Astronomy/Physics & Astronomy_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png
deleted file mode 100644
index 30b3a5e..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Physics & Astronomy/Physics & Astronomy_overall_inst_collab_bar_EU-28 only.png and /dev/null differ
diff --git a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Physics & Astronomy/Physics & Astronomy_overall_inst_collab_bar_Europe.png b/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Physics & Astronomy/Physics & Astronomy_overall_inst_collab_bar_Europe.png
deleted file mode 100644
index 3600c4e..0000000
Binary files a/WOS/wos_analysis/plot_html/Natural Sciences/Physics & Astronomy/Physics & Astronomy_overall_inst_collab_bar_Europe.png and /dev/null differ
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index 0000000..626376a
Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Applied Sciences_Hungary/inst_bar_China.png differ
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index 0000000..7f841a2
Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Applied Sciences_Hungary/inst_bar_Hungary.png differ
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Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Applied Sciences_Poland/inst_bar_China.png differ
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index 0000000..4e90c56
Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Applied Sciences_Poland/inst_bar_Poland.png differ
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index 0000000..145c088
Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Applied Sciences_Poland/inst_collab.png differ
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new file mode 100644
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new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Economic & Social Sciences_France/inst_bar_China.png differ
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Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/General_Cyprus/inst_bar_China.png differ
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Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Health Sciences_Ireland/inst_bar_Ireland.png differ
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Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Health Sciences_Ireland/inst_collab.png differ
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Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Health Sciences_Ireland/sunburst.png differ
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Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Health Sciences_Poland/inst_bar_China.png differ
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Binary files /dev/null and b/WOS/wos_analysis/plot_html/PPT_plots/highlight_countries/Health Sciences_Poland/inst_bar_Poland.png differ
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rename to WOS/wos_analysis/plot_html/preliminary_PPT/ZSI – ReConnect China Report.pptx
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index f9cd4dd..cd1c0cc 100644
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       "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
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       "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
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-      "C:\\Users\\radvanyi\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_13036\\1606125869.py:24: SettingWithCopyWarning:\n",
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       "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
       "\n",
-      "C:\\Users\\radvanyi\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_13036\\1606125869.py:24: SettingWithCopyWarning:\n",
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}}\n}});\n\n// Listen for the removal of the full notebook cells\nvar notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\nif (notebookContainer) {{\n    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n}}\n\n// Listen for the clearing of the current output cell\nvar outputEl = gd.closest('.output');\nif (outputEl) {{\n    x.observe(outputEl, {childList: true});\n}}\n\n                        })                };                });            </script>        </div>"
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<td>24</td>\n      <td>26</td>\n      <td>39</td>\n      <td>50</td>\n      <td>57</td>\n      <td>72</td>\n      <td>89</td>\n      <td>138</td>\n      <td>137</td>\n      <td>185</td>\n      <td>205</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Belgium</th>\n      <td>34</td>\n      <td>38</td>\n      <td>40</td>\n      <td>65</td>\n      <td>71</td>\n      <td>81</td>\n      <td>90</td>\n      <td>133</td>\n      <td>179</td>\n      <td>213</td>\n      <td>242</td>\n      <td>292</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Bulgaria</th>\n      <td>4</td>\n      <td>5</td>\n      <td>8</td>\n      <td>9</td>\n      <td>7</td>\n      <td>19</td>\n      <td>21</td>\n      <td>18</td>\n      <td>10</td>\n      <td>25</td>\n      <td>32</td>\n      <td>19</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Croatia</th>\n      <td>1</td>\n      <td>2</td>\n      <td>6</td>\n      <td>8</td>\n      <td>10</td>\n      <td>7</td>\n      <td>10</td>\n      <td>19</td>\n      <td>27</td>\n      <td>29</td>\n      <td>33</td>\n      <td>35</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Cyprus</th>\n      <td>2</td>\n      <td>1</td>\n      <td>5</td>\n      <td>5</td>\n      <td>5</td>\n      <td>5</td>\n      <td>8</td>\n      <td>7</td>\n      <td>15</td>\n      <td>28</td>\n      <td>36</td>\n      <td>43</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Czech Republic</th>\n      <td>13</td>\n      <td>15</td>\n      <td>16</td>\n      <td>21</td>\n      <td>20</td>\n      <td>36</td>\n      <td>37</td>\n      <td>56</td>\n      <td>64</td>\n      <td>81</td>\n      <td>93</td>\n      <td>123</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Denmark</th>\n      <td>35</td>\n      <td>33</td>\n      <td>40</td>\n      <td>59</td>\n      <td>68</td>\n      <td>74</td>\n      <td>101</td>\n      <td>195</td>\n      <td>234</td>\n      <td>245</td>\n      <td>293</td>\n      <td>343</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Estonia</th>\n      <td>3</td>\n      <td>3</td>\n      <td>7</td>\n      <td>10</td>\n      <td>12</td>\n      <td>10</td>\n      <td>15</td>\n      <td>15</td>\n      <td>16</td>\n      <td>38</td>\n      <td>45</td>\n      <td>39</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Finland</th>\n      <td>31</td>\n      <td>35</td>\n      <td>44</td>\n      <td>82</td>\n      <td>100</td>\n      <td>125</td>\n      <td>126</td>\n      <td>198</td>\n      <td>241</td>\n      <td>256</td>\n      <td>289</td>\n      <td>380</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>France</th>\n      <td>117</td>\n      <td>130</td>\n      <td>174</td>\n      <td>231</td>\n      <td>269</td>\n      <td>325</td>\n      <td>348</td>\n      <td>491</td>\n      <td>648</td>\n      <td>691</td>\n      <td>807</td>\n      <td>858</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Germany</th>\n      <td>123</td>\n      <td>172</td>\n      <td>192</td>\n      <td>273</td>\n      <td>310</td>\n      <td>365</td>\n      <td>456</td>\n      <td>604</td>\n      <td>801</td>\n      <td>907</td>\n      <td>1210</td>\n      <td>1386</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Greece</th>\n      <td>15</td>\n      <td>18</td>\n      <td>19</td>\n      <td>32</td>\n      <td>35</td>\n      <td>50</td>\n      <td>47</td>\n      <td>81</td>\n      <td>114</td>\n      <td>122</td>\n      <td>139</td>\n      <td>181</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Hungary</th>\n      <td>11</td>\n      <td>11</td>\n      <td>21</td>\n      <td>16</td>\n      <td>20</td>\n      <td>38</td>\n      <td>34</td>\n      <td>47</td>\n      <td>61</td>\n      <td>61</td>\n      <td>83</td>\n      <td>90</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Ireland</th>\n      <td>13</td>\n      <td>16</td>\n      <td>22</td>\n      <td>31</td>\n      <td>27</td>\n      <td>45</td>\n      <td>66</td>\n      <td>72</td>\n      <td>84</td>\n      <td>116</td>\n      <td>167</td>\n      <td>187</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Italy</th>\n      <td>51</td>\n      <td>70</td>\n      <td>84</td>\n      <td>116</td>\n      <td>178</td>\n      <td>187</td>\n      <td>247</td>\n      <td>325</td>\n      <td>441</td>\n      <td>571</td>\n      <td>641</td>\n      <td>811</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Latvia</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>8</td>\n      <td>10</td>\n      <td>15</td>\n      <td>10</td>\n      <td>9</td>\n      <td>13</td>\n      <td>18</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Lithuania</th>\n      <td>1</td>\n      <td>2</td>\n      <td>10</td>\n      <td>4</td>\n      <td>4</td>\n      <td>13</td>\n      <td>12</td>\n      <td>23</td>\n      <td>38</td>\n      <td>36</td>\n      <td>38</td>\n      <td>38</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Luxembourg</th>\n      <td>2</td>\n      <td>3</td>\n      <td>3</td>\n      <td>1</td>\n      <td>8</td>\n      <td>9</td>\n      <td>13</td>\n      <td>15</td>\n      <td>18</td>\n      <td>22</td>\n      <td>35</td>\n      <td>51</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Malta</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>6</td>\n      <td>2</td>\n      <td>7</td>\n      <td>10</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Netherlands</th>\n      <td>72</td>\n      <td>64</td>\n      <td>77</td>\n      <td>103</td>\n      <td>139</td>\n      <td>166</td>\n      <td>220</td>\n      <td>297</td>\n      <td>408</td>\n      <td>470</td>\n      <td>529</td>\n      <td>655</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Norway</th>\n      <td>30</td>\n      <td>42</td>\n      <td>60</td>\n      <td>76</td>\n      <td>67</td>\n      <td>88</td>\n      <td>104</td>\n      <td>134</td>\n      <td>222</td>\n      <td>253</td>\n      <td>304</td>\n      <td>311</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Poland</th>\n      <td>17</td>\n      <td>31</td>\n      <td>37</td>\n      <td>57</td>\n      <td>73</td>\n      <td>82</td>\n      <td>98</td>\n      <td>110</td>\n      <td>138</td>\n      <td>181</td>\n      <td>276</td>\n      <td>353</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Portugal</th>\n      <td>16</td>\n      <td>23</td>\n      <td>35</td>\n      <td>41</td>\n      <td>45</td>\n      <td>58</td>\n      <td>79</td>\n      <td>119</td>\n      <td>136</td>\n      <td>147</td>\n      <td>204</td>\n      <td>212</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Romania</th>\n      <td>7</td>\n      <td>15</td>\n      <td>13</td>\n      <td>16</td>\n      <td>25</td>\n      <td>26</td>\n      <td>37</td>\n      <td>57</td>\n      <td>64</td>\n      <td>55</td>\n      <td>48</td>\n      <td>62</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Slovakia</th>\n      <td>9</td>\n      <td>6</td>\n      <td>6</td>\n      <td>10</td>\n      <td>12</td>\n      <td>22</td>\n      <td>18</td>\n      <td>27</td>\n      <td>27</td>\n      <td>34</td>\n      <td>36</td>\n      <td>45</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Slovenia</th>\n      <td>7</td>\n      <td>7</td>\n      <td>10</td>\n      <td>12</td>\n      <td>17</td>\n      <td>27</td>\n      <td>22</td>\n      <td>47</td>\n      <td>54</td>\n      <td>31</td>\n      <td>48</td>\n      <td>40</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Spain</th>\n      <td>50</td>\n      <td>49</td>\n      <td>69</td>\n      <td>112</td>\n      <td>138</td>\n      <td>185</td>\n      <td>232</td>\n      <td>273</td>\n      <td>356</td>\n      <td>386</td>\n      <td>473</td>\n      <td>640</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Sweden</th>\n      <td>34</td>\n      <td>50</td>\n      <td>59</td>\n      <td>83</td>\n      <td>113</td>\n      <td>170</td>\n      <td>233</td>\n      <td>232</td>\n      <td>385</td>\n      <td>359</td>\n      <td>428</td>\n      <td>510</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Switzerland</th>\n      <td>37</td>\n      <td>50</td>\n      <td>54</td>\n      <td>74</td>\n      <td>74</td>\n      <td>95</td>\n      <td>155</td>\n      <td>195</td>\n      <td>233</td>\n      <td>263</td>\n      <td>349</td>\n      <td>447</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>United Kingdom</th>\n      <td>363</td>\n      <td>417</td>\n      <td>531</td>\n      <td>660</td>\n      <td>781</td>\n      <td>979</td>\n      <td>1350</td>\n      <td>1837</td>\n      <td>2430</td>\n      <td>3108</td>\n      <td>3718</td>\n      <td>4245</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
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Republic     1.073665   0.868341   0.977142   0.842327   0.912573   \nDenmark            2.206979   2.370336   3.402548   3.079758   2.760252   \nEstonia            0.298240   0.352030   0.261734   0.210582   0.428121   \nFinland            3.728005   2.957052   3.454894   3.171887   2.884182   \nFrance             9.692812   8.167097   8.567440   8.528560   7.785038   \nGermany           10.885774  10.701713  10.539173  10.542248  10.218567   \nGreece             1.491202   1.103027   1.413366   1.500395   1.374493   \nHungary            1.133313   0.797935   0.820101   0.802843   0.687247   \nIreland            1.342082   1.548932   1.256325   1.105554   1.306895   \nItaly              5.577095   5.796761   5.670913   5.804159   6.433078   \nLatvia             0.238592   0.234687   0.261734   0.131614   0.101397   \nLithuania          0.387712   0.281624   0.401326   0.500132   0.405588   \nLuxembourg         0.268416   0.305093   0.261734   0.236904   0.247859   \nMalta              0.029824   0.000000   0.000000   0.078968   0.022533   \nNetherlands        4.950790   5.163107   5.182342   5.369834   5.295178   \nNorway             2.624515   2.440742   2.338161   2.921822   2.850383   \nPoland             2.445571   2.299930   1.919386   1.816267   2.039207   \nPortugal           1.729794   1.854025   2.076426   1.789945   1.656151   \nRomania            0.775425   0.868341   0.994591   0.842327   0.619648   \nSlovakia           0.656129   0.422436   0.471122   0.355357   0.383055   \nSlovenia           0.805249   0.516311   0.820101   0.710713   0.349256   \nSpain              5.517447   5.444731   4.763567   4.685444   4.348806   \nSweden             5.070086   5.468200   4.048159   5.067123   4.044615   \nSwitzerland        2.833284   3.637644   3.402548   3.066596   2.963046   \nUnited Kingdom    29.197733  31.682704  32.053743  31.982101  35.015773   \n\nPublication Year       2021       2022  \nCountry                                 \nAustria            1.712804   1.623248  \nBelgium            2.240533   2.312139  \nBulgaria           0.296269   0.150447  \nCroatia            0.305527   0.277140  \nCyprus             0.333302   0.340486  \nCzech Republic     0.861031   0.973949  \nDenmark            2.712712   2.715971  \nEstonia            0.416628   0.308813  \nFinland            2.675678   3.008948  \nFrance             7.471530   6.793887  \nGermany           11.202666  10.974741  \nGreece             1.286918   1.433209  \nHungary            0.768447   0.712645  \nIreland            1.546153   1.480719  \nItaly              5.934636   6.421728  \nLatvia             0.120359   0.142529  \nLithuania          0.351819   0.300895  \nLuxembourg         0.324044   0.403832  \nMalta              0.064809   0.079183  \nNetherlands        4.897695   5.186476  \nNorway             2.814554   2.462586  \nPoland             2.555319   2.795154  \nPortugal           1.888714   1.678676  \nRomania            0.444403   0.490934  \nSlovakia           0.333302   0.356323  \nSlovenia           0.444403   0.316731  \nSpain              4.379224   5.067701  \nSweden             3.962596   4.038324  \nSwitzerland        3.231182   3.539473  \nUnited Kingdom    34.422739  33.613113  ",
       "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th>Publication Year</th>\n      <th>2011</th>\n      <th>2012</th>\n      <th>2013</th>\n      <th>2014</th>\n      <th>2015</th>\n      <th>2016</th>\n      <th>2017</th>\n      <th>2018</th>\n      <th>2019</th>\n      <th>2020</th>\n      <th>2021</th>\n      <th>2022</th>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Country</th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n      <th></th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>Austria</th>\n      <td>1.962533</td>\n      <td>1.801802</td>\n      <td>1.557819</td>\n      <td>1.736420</td>\n      <td>1.865672</td>\n      <td>1.699970</td>\n      <td>1.689744</td>\n      <td>1.552958</td>\n      <td>1.816267</td>\n      <td>1.543488</td>\n      <td>1.712804</td>\n      <td>1.623248</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Belgium</th>\n      <td>3.033006</td>\n      <td>2.852853</td>\n      <td>2.396645</td>\n      <td>2.894034</td>\n      <td>2.649254</td>\n      <td>2.415747</td>\n      <td>2.112180</td>\n      <td>2.320712</td>\n      <td>2.355883</td>\n      <td>2.399730</td>\n      <td>2.240533</td>\n      <td>2.312139</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Bulgaria</th>\n      <td>0.356824</td>\n      <td>0.375375</td>\n      <td>0.479329</td>\n      <td>0.400712</td>\n      <td>0.261194</td>\n      <td>0.566657</td>\n      <td>0.492842</td>\n      <td>0.314081</td>\n      <td>0.131614</td>\n      <td>0.281658</td>\n      <td>0.296269</td>\n      <td>0.150447</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Croatia</th>\n      <td>0.089206</td>\n      <td>0.150150</td>\n      <td>0.359497</td>\n      <td>0.356189</td>\n      <td>0.373134</td>\n      <td>0.208768</td>\n      <td>0.234687</td>\n      <td>0.331530</td>\n      <td>0.355357</td>\n      <td>0.326724</td>\n      <td>0.305527</td>\n      <td>0.277140</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Cyprus</th>\n      <td>0.178412</td>\n      <td>0.075075</td>\n      <td>0.299581</td>\n      <td>0.222618</td>\n      <td>0.186567</td>\n      <td>0.149120</td>\n      <td>0.187749</td>\n      <td>0.122143</td>\n      <td>0.197420</td>\n      <td>0.315457</td>\n      <td>0.333302</td>\n      <td>0.340486</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Czech Republic</th>\n      <td>1.159679</td>\n      <td>1.126126</td>\n      <td>0.958658</td>\n      <td>0.934996</td>\n      <td>0.746269</td>\n      <td>1.073665</td>\n      <td>0.868341</td>\n      <td>0.977142</td>\n      <td>0.842327</td>\n      <td>0.912573</td>\n      <td>0.861031</td>\n      <td>0.973949</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Denmark</th>\n      <td>3.122212</td>\n      <td>2.477477</td>\n      <td>2.396645</td>\n      <td>2.626892</td>\n      <td>2.537313</td>\n      <td>2.206979</td>\n      <td>2.370336</td>\n      <td>3.402548</td>\n      <td>3.079758</td>\n      <td>2.760252</td>\n      <td>2.712712</td>\n      <td>2.715971</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Estonia</th>\n      <td>0.267618</td>\n      <td>0.225225</td>\n      <td>0.419413</td>\n      <td>0.445236</td>\n      <td>0.447761</td>\n      <td>0.298240</td>\n      <td>0.352030</td>\n      <td>0.261734</td>\n      <td>0.210582</td>\n      <td>0.428121</td>\n      <td>0.416628</td>\n      <td>0.308813</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Finland</th>\n      <td>2.765388</td>\n      <td>2.627628</td>\n      <td>2.636309</td>\n      <td>3.650935</td>\n      <td>3.731343</td>\n      <td>3.728005</td>\n      <td>2.957052</td>\n      <td>3.454894</td>\n      <td>3.171887</td>\n      <td>2.884182</td>\n      <td>2.675678</td>\n      <td>3.008948</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>France</th>\n      <td>10.437110</td>\n      <td>9.759760</td>\n      <td>10.425404</td>\n      <td>10.284951</td>\n      <td>10.037313</td>\n      <td>9.692812</td>\n      <td>8.167097</td>\n      <td>8.567440</td>\n      <td>8.528560</td>\n      <td>7.785038</td>\n      <td>7.471530</td>\n      <td>6.793887</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Germany</th>\n      <td>10.972346</td>\n      <td>12.912913</td>\n      <td>11.503895</td>\n      <td>12.154942</td>\n      <td>11.567164</td>\n      <td>10.885774</td>\n      <td>10.701713</td>\n      <td>10.539173</td>\n      <td>10.542248</td>\n      <td>10.218567</td>\n      <td>11.202666</td>\n      <td>10.974741</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Greece</th>\n      <td>1.338091</td>\n      <td>1.351351</td>\n      <td>1.138406</td>\n      <td>1.424755</td>\n      <td>1.305970</td>\n      <td>1.491202</td>\n      <td>1.103027</td>\n      <td>1.413366</td>\n      <td>1.500395</td>\n      <td>1.374493</td>\n      <td>1.286918</td>\n      <td>1.433209</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Hungary</th>\n      <td>0.981267</td>\n      <td>0.825826</td>\n      <td>1.258238</td>\n      <td>0.712378</td>\n      <td>0.746269</td>\n      <td>1.133313</td>\n      <td>0.797935</td>\n      <td>0.820101</td>\n      <td>0.802843</td>\n      <td>0.687247</td>\n      <td>0.768447</td>\n      <td>0.712645</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Ireland</th>\n      <td>1.159679</td>\n      <td>1.201201</td>\n      <td>1.318155</td>\n      <td>1.380232</td>\n      <td>1.007463</td>\n      <td>1.342082</td>\n      <td>1.548932</td>\n      <td>1.256325</td>\n      <td>1.105554</td>\n      <td>1.306895</td>\n      <td>1.546153</td>\n      <td>1.480719</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Italy</th>\n      <td>4.549509</td>\n      <td>5.255255</td>\n      <td>5.032954</td>\n      <td>5.164737</td>\n      <td>6.641791</td>\n      <td>5.577095</td>\n      <td>5.796761</td>\n      <td>5.670913</td>\n      <td>5.804159</td>\n      <td>6.433078</td>\n      <td>5.934636</td>\n      <td>6.421728</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Latvia</th>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>0.059916</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>0.037313</td>\n      <td>0.238592</td>\n      <td>0.234687</td>\n      <td>0.261734</td>\n      <td>0.131614</td>\n      <td>0.101397</td>\n      <td>0.120359</td>\n      <td>0.142529</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Lithuania</th>\n      <td>0.089206</td>\n      <td>0.150150</td>\n      <td>0.599161</td>\n      <td>0.178094</td>\n      <td>0.149254</td>\n      <td>0.387712</td>\n      <td>0.281624</td>\n      <td>0.401326</td>\n      <td>0.500132</td>\n      <td>0.405588</td>\n      <td>0.351819</td>\n      <td>0.300895</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Luxembourg</th>\n      <td>0.178412</td>\n      <td>0.225225</td>\n      <td>0.179748</td>\n      <td>0.044524</td>\n      <td>0.298507</td>\n      <td>0.268416</td>\n      <td>0.305093</td>\n      <td>0.261734</td>\n      <td>0.236904</td>\n      <td>0.247859</td>\n      <td>0.324044</td>\n      <td>0.403832</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Malta</th>\n      <td>0.089206</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>0.037313</td>\n      <td>0.029824</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>0.078968</td>\n      <td>0.022533</td>\n      <td>0.064809</td>\n      <td>0.079183</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Netherlands</th>\n      <td>6.422837</td>\n      <td>4.804805</td>\n      <td>4.613541</td>\n      <td>4.585931</td>\n      <td>5.186567</td>\n      <td>4.950790</td>\n      <td>5.163107</td>\n      <td>5.182342</td>\n      <td>5.369834</td>\n      <td>5.295178</td>\n      <td>4.897695</td>\n      <td>5.186476</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Norway</th>\n      <td>2.676182</td>\n      <td>3.153153</td>\n      <td>3.594967</td>\n      <td>3.383793</td>\n      <td>2.500000</td>\n      <td>2.624515</td>\n      <td>2.440742</td>\n      <td>2.338161</td>\n      <td>2.921822</td>\n      <td>2.850383</td>\n      <td>2.814554</td>\n      <td>2.462586</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Poland</th>\n      <td>1.516503</td>\n      <td>2.327327</td>\n      <td>2.216896</td>\n      <td>2.537845</td>\n      <td>2.723881</td>\n      <td>2.445571</td>\n      <td>2.299930</td>\n      <td>1.919386</td>\n      <td>1.816267</td>\n      <td>2.039207</td>\n      <td>2.555319</td>\n      <td>2.795154</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Portugal</th>\n      <td>1.427297</td>\n      <td>1.726727</td>\n      <td>2.097064</td>\n      <td>1.825467</td>\n      <td>1.679104</td>\n      <td>1.729794</td>\n      <td>1.854025</td>\n      <td>2.076426</td>\n      <td>1.789945</td>\n      <td>1.656151</td>\n      <td>1.888714</td>\n      <td>1.678676</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Romania</th>\n      <td>0.624442</td>\n      <td>1.126126</td>\n      <td>0.778910</td>\n      <td>0.712378</td>\n      <td>0.932836</td>\n      <td>0.775425</td>\n      <td>0.868341</td>\n      <td>0.994591</td>\n      <td>0.842327</td>\n      <td>0.619648</td>\n      <td>0.444403</td>\n      <td>0.490934</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Slovakia</th>\n      <td>0.802855</td>\n      <td>0.450450</td>\n      <td>0.359497</td>\n      <td>0.445236</td>\n      <td>0.447761</td>\n      <td>0.656129</td>\n      <td>0.422436</td>\n      <td>0.471122</td>\n      <td>0.355357</td>\n      <td>0.383055</td>\n      <td>0.333302</td>\n      <td>0.356323</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Slovenia</th>\n      <td>0.624442</td>\n      <td>0.525526</td>\n      <td>0.599161</td>\n      <td>0.534283</td>\n      <td>0.634328</td>\n      <td>0.805249</td>\n      <td>0.516311</td>\n      <td>0.820101</td>\n      <td>0.710713</td>\n      <td>0.349256</td>\n      <td>0.444403</td>\n      <td>0.316731</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Spain</th>\n      <td>4.460303</td>\n      <td>3.678679</td>\n      <td>4.134212</td>\n      <td>4.986643</td>\n      <td>5.149254</td>\n      <td>5.517447</td>\n      <td>5.444731</td>\n      <td>4.763567</td>\n      <td>4.685444</td>\n      <td>4.348806</td>\n      <td>4.379224</td>\n      <td>5.067701</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Sweden</th>\n      <td>3.033006</td>\n      <td>3.753754</td>\n      <td>3.535051</td>\n      <td>3.695459</td>\n      <td>4.216418</td>\n      <td>5.070086</td>\n      <td>5.468200</td>\n      <td>4.048159</td>\n      <td>5.067123</td>\n      <td>4.044615</td>\n      <td>3.962596</td>\n      <td>4.038324</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>Switzerland</th>\n      <td>3.300624</td>\n      <td>3.753754</td>\n      <td>3.235470</td>\n      <td>3.294746</td>\n      <td>2.761194</td>\n      <td>2.833284</td>\n      <td>3.637644</td>\n      <td>3.402548</td>\n      <td>3.066596</td>\n      <td>2.963046</td>\n      <td>3.231182</td>\n      <td>3.539473</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>United Kingdom</th>\n      <td>32.381802</td>\n      <td>31.306306</td>\n      <td>31.815458</td>\n      <td>29.385574</td>\n      <td>29.141791</td>\n      <td>29.197733</td>\n      <td>31.682704</td>\n      <td>32.053743</td>\n      <td>31.982101</td>\n      <td>35.015773</td>\n      <td>34.422739</td>\n      <td>33.613113</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
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(!display || display === 'none') {{\n            console.log([gd, 'removed!']);\n            Plotly.purge(gd);\n            observer.disconnect();\n        }}\n}});\n\n// Listen for the removal of the full notebook cells\nvar notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\nif (notebookContainer) {{\n    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n}}\n\n// Listen for the clearing of the current output cell\nvar outputEl = gd.closest('.output');\nif (outputEl) {{\n    x.observe(outputEl, {childList: true});\n}}\n\n                        })                };                });            </script>        </div>"
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Cognitive Sciences</td>\n      <td>Experimental Psychology</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>332615</th>\n      <td>WOS:000923379400006</td>\n      <td>Switzerland</td>\n      <td>Swiss Fed Inst Technol</td>\n      <td>Non-EU associate</td>\n      <td>Western Europe</td>\n      <td>CHE</td>\n      <td>Swiss Fed Inst Technol (CHE)</td>\n      <td>China</td>\n      <td>Harbin Inst Technol</td>\n      <td>China</td>\n      <td>China</td>\n      <td>CHN</td>\n      <td>Harbin Inst Technol (CHN)</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>Artificial Intelligence &amp; Image Processing</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>19776 rows × 16 columns</p>\n</div>"
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Forestry</td>\n      <td>18.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.000000</td>\n      <td>27.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2013</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>15.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.666667</td>\n      <td>42.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>2014</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>26.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.888889</td>\n      <td>68.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>2015</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>12.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.333333</td>\n      <td>80.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>2016</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>24.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.666667</td>\n      <td>104.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>2017</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>39.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>3.333333</td>\n      <td>143.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>7</th>\n      <td>2018</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>46.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>4.111111</td>\n      <td>189.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>8</th>\n      <td>2019</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>73.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>7.111111</td>\n      <td>262.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>9</th>\n      <td>2020</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>105.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>10.666667</td>\n      <td>367.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>10</th>\n      <td>2021</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>118.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>12.111111</td>\n      <td>485.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>11</th>\n      <td>2022</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>127.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>13.111111</td>\n      <td>612.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>12</th>\n      <td>2011</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>6.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>6.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>13</th>\n      <td>2012</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>8.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.333333</td>\n      <td>14.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>14</th>\n      <td>2013</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>1.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>-0.833333</td>\n      <td>15.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>15</th>\n      <td>2014</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>17.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.833333</td>\n      <td>32.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>16</th>\n      <td>2015</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>18.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>2.000000</td>\n      <td>50.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>17</th>\n      <td>2016</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>13.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.166667</td>\n      <td>63.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>18</th>\n      <td>2017</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>24.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>3.000000</td>\n      <td>87.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>19</th>\n      <td>2018</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>41.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>5.833333</td>\n      <td>128.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>20</th>\n      <td>2019</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>59.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>8.833333</td>\n      <td>187.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>21</th>\n      <td>2020</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>84.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>13.000000</td>\n      <td>271.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>22</th>\n      <td>2021</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>116.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>18.333333</td>\n      <td>387.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>23</th>\n      <td>2022</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>150.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>24.000000</td>\n      <td>537.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>24</th>\n      <td>2011</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>53.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>53.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>25</th>\n      <td>2012</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>61.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.150943</td>\n      <td>114.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>26</th>\n      <td>2013</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>80.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.509434</td>\n      <td>194.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>27</th>\n      <td>2014</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>115.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.169811</td>\n      <td>309.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>28</th>\n      <td>2015</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>117.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.207547</td>\n      <td>426.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>29</th>\n      <td>2016</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>161.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>2.037736</td>\n      <td>587.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>30</th>\n      <td>2017</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>213.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>3.018868</td>\n      <td>800.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>31</th>\n      <td>2018</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>330.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>5.226415</td>\n      <td>1130.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>32</th>\n      <td>2019</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>468.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>7.830189</td>\n      <td>1598.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>33</th>\n      <td>2020</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>577.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>9.886792</td>\n      <td>2175.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>34</th>\n      <td>2021</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>815.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>14.377358</td>\n      <td>2990.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>35</th>\n      <td>2022</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>950.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>16.924528</td>\n      <td>3940.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>36</th>\n      <td>2011</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>166.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>166.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>37</th>\n      <td>2012</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>181.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.090361</td>\n      <td>347.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>38</th>\n      <td>2013</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>238.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.433735</td>\n      <td>585.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>39</th>\n      <td>2014</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>318.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.915663</td>\n      <td>903.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>40</th>\n      <td>2015</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>381.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.295181</td>\n      <td>1284.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>41</th>\n      <td>2016</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>481.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.897590</td>\n      <td>1765.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>42</th>\n      <td>2017</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>587.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>2.536145</td>\n      <td>2352.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>43</th>\n      <td>2018</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>767.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>3.620482</td>\n      <td>3119.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>44</th>\n      <td>2019</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>1059.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>5.379518</td>\n      <td>4178.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>45</th>\n      <td>2020</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>1379.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>7.307229</td>\n      <td>5557.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>46</th>\n      <td>2021</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>1626.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>8.795181</td>\n      <td>7183.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>47</th>\n      <td>2022</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>2049.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>11.343373</td>\n      <td>9232.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>48</th>\n      <td>2011</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>256.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.000000</td>\n      <td>256.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>49</th>\n      <td>2012</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>325.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.269531</td>\n      <td>581.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>50</th>\n      <td>2013</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>404.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>0.578125</td>\n      <td>985.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>51</th>\n      <td>2014</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>554.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.164062</td>\n      <td>1539.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>52</th>\n      <td>2015</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>673.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>1.628906</td>\n      <td>2212.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>53</th>\n      <td>2016</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>855.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>2.339844</td>\n      <td>3067.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>54</th>\n      <td>2017</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>1055.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>3.121094</td>\n      <td>4122.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>55</th>\n      <td>2018</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>1622.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>5.335938</td>\n      <td>5744.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>56</th>\n      <td>2019</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>2068.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>7.078125</td>\n      <td>7812.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>57</th>\n      <td>2020</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>2296.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>7.968750</td>\n      <td>10108.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>58</th>\n      <td>2021</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>2617.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>9.222656</td>\n      <td>12725.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>59</th>\n      <td>2022</td>\n      <td>Applied Sciences</td>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>2923.0</td>\n      <td>2011</td>\n      <td>10.417969</td>\n      <td>15648.0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
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       "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Field_English</th>\n      <th>UT (Unique WOS ID)</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Agriculture, Fisheries &amp; Forestry</td>\n      <td>612</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>Built Environment &amp; Design</td>\n      <td>537</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>Economics &amp; Business</td>\n      <td>15</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Enabling &amp; Strategic Technologies</td>\n      <td>3940</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>Engineering</td>\n      <td>9232</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Information &amp; Communication Technologies</td>\n      <td>15648</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Social Sciences</td>\n      <td>1</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
      },
-     "execution_count": 72,
+     "execution_count": 74,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -297525,6 +297525,15 @@
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    }
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+  {
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+   "execution_count": null,
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+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "collapsed": false
+   }
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 73,
@@ -300331,174 +300340,189 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 97,
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    "outputs": [],
    "source": [
     "# Adding emphasized countries\n",
     "os.makedirs(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_countries\", exist_ok=True)\n",
     "# General: Croatia, Cyprus, Luxembourg\n",
-    "for c in [\"Croatia\",\"Cyprus\",\"Luxembourg\"]:\n",
-    "    os.makedirs(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_countries/general_{c}\", exist_ok=True)\n",
     "\n",
-    "    t = \"General\"\n",
-    "\n",
-    "    #sunburst distribution\n",
-    "    groups = ['Domain_English',\"Field_English\",'SubField_English']\n",
+    "# Applied Sciences: Hungary, Poland\n",
     "\n",
-    "    id_subset = wos_country[wos_country[\"Country\"]==c][record_col].unique()\n",
+    "# Natural Sciences: Ireland\n",
     "\n",
-    "    data = (wos[wos[record_col].isin(id_subset)]\n",
-    "            .groupby(groups, as_index=False)[record_col]\n",
-    "            .nunique()\n",
-    "            .sort_values(ascending=False, by=record_col))\n",
-    "    data[\"percent\"] = data[record_col]/data[record_col].sum()*100\n",
-    "    data[groups] = data[groups].applymap(replace_nth)\n",
-    "    fig = px.sunburst(data, path=groups, values=record_col,\n",
-    "                  color='Domain_English', template='plotly')\n",
-    "    fig.update_traces(textinfo=\"label+value+percent root\")\n",
-    "    fig.update_traces(hovertemplate='%{id}<br>%{value}<extra></extra>')\n",
-    "    metrix_distr = go.Figure(fig)\n",
-    "    metrix_distr.update_layout({'template':\"plotly\",\"font_family\":\"Montserrat\"})\n",
-    "    figsuper_ppt = go.Figure(metrix_distr)\n",
+    "# Health Sciences: Austria, Czeck Republic, Ireland, Poland, Portugal\n",
     "\n",
-    "    figsuper_ppt['layout'][\"font\"][\"size\"]=22\n",
-    "    for a in figsuper_ppt['layout'][\"annotations\"]:\n",
-    "        a[\"font\"][\"size\"] = 22\n",
-    "    figsuper_ppt.write_image(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_countries/general_{c}/sunburst.png\",height=900,width=900,scale = 4)\n",
+    "#Economic Social Sciences :France\n",
     "\n",
-    "    TOPN = 10\n",
-    "    wos_univ_locations = wos_univ[wos_univ[record_col].isin(id_subset)].merge(wos_country_types, on=\"Country\")\n",
-    "    wos_univ_collabs = wos_univ_locations[wos_univ_locations[\"Country_Type\"]!=\"Other\"][[record_col,\"Country\",\"Institution_harm\",\"Country_Type\",\"Eurovoc_Class\"]].drop_duplicates()\n",
-    "    wos_univ_collabs[\"ISO3\"] = cc.pandas_convert(series=wos_univ_collabs[\"Country\"], to='ISO3')\n",
-    "    wos_univ_collabs[\"Institution_harm_label\"] = wos_univ_collabs[\"Institution_harm\"] + \" (\"+wos_univ_collabs[\"ISO3\"]+ \")\"\n",
     "\n",
+    "scope_dict = {\"General\":[\"Croatia\",\"Cyprus\",\"Luxembourg\"],\n",
+    "                \"Applied Sciences\":[\"Hungary\",\"Poland\"],\n",
+    "                \"Natural Sciences\":[\"Ireland\"],\n",
+    "                \"Health Sciences\":[\"Austria\",\"Czech Republic\",\"Ireland\",\"Poland\",\"Portugal\"],\n",
+    "                \"Economic & Social Sciences\":[\"France\"]}\n",
     "\n",
-    "    wos_univ_ch = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country_Type\"]==\"China\"]\n",
-    "    wos_univ_eu = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country_Type\"]!=\"China\"]\n",
     "\n",
-    "    wos_univ_eu_strict = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country\"]==c]\n",
+    "for i in scope_dict.items():\n",
+    "    t = i[0]\n",
+    "    country_list = i[1]\n",
+    "    for c in country_list:\n",
+    "        os.makedirs(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_countries/{t}_{c}\", exist_ok=True)\n",
     "\n",
-    "    # data_eu = (wos_univ_eu.groupby([\"Country\",\"Institution_harm_label\",\"Country_Type\"], as_index=False)[record_col].nunique()\n",
-    "    #            .sort_values(by=record_col,ascending=False).head(TOPN).copy()).sort_values(by=\"Country_Type\")\n",
+    "        #sunburst distribution\n",
+    "        groups = ['Domain_English',\"Field_English\",'SubField_English']\n",
     "\n",
-    "    data_eu_strict = (wos_univ_eu_strict.groupby([\"Country\",\"Institution_harm\",\"Eurovoc_Class\"], as_index=False)[record_col].nunique()\n",
-    "               .sort_values(by=record_col,ascending=False).head(TOPN).copy())\n",
+    "        if t == \"General\":\n",
+    "            topic_ids = wos[record_col].unique()\n",
+    "        else:\n",
+    "            topic_ids = wos[wos[\"Domain_English\"]==t][record_col].unique()\n",
     "\n",
-    "    data_ch = (wos_univ_ch.groupby([\"Country\",\"Institution_harm\",\"Country_Type\"], as_index=False)[record_col].nunique()\n",
-    "               .sort_values(by=record_col,ascending=False).head(TOPN).copy())\n",
+    "        id_subset = wos_country[((wos_country[\"Country\"]==c)&\n",
+    "                                 (wos_country[record_col].isin(topic_ids)))][record_col].unique()\n",
     "\n",
+    "        data = (wos[wos[record_col].isin(id_subset)]\n",
+    "                .groupby(groups, as_index=False)[record_col]\n",
+    "                .nunique()\n",
+    "                .sort_values(ascending=False, by=record_col))\n",
+    "        data[\"percent\"] = data[record_col]/data[record_col].sum()*100\n",
+    "        data[groups] = data[groups].applymap(replace_nth)\n",
+    "        fig = px.sunburst(data, path=groups, values=record_col,\n",
+    "                      color='Domain_English' if t==\"General\" else \"Field_English\", template='plotly')\n",
+    "        fig.update_traces(textinfo=\"label+value+percent root\")\n",
+    "        fig.update_traces(hovertemplate='%{id}<br>%{value}<extra></extra>')\n",
+    "        metrix_distr = go.Figure(fig)\n",
+    "        metrix_distr.update_layout({'template':\"plotly\",\"font_family\":\"Montserrat\"})\n",
+    "        figsuper_ppt = go.Figure(metrix_distr)\n",
     "\n",
-    "    for data,c_scope, y_lab, in zip(\n",
-    "                            [data_eu_strict,data_ch],\n",
-    "                            [c,\"China\"],\n",
-    "                            [\"Institution_harm\",\"Institution_harm\"]):\n",
-    "        fig = px.bar(data, x=record_col, y=y_lab, color_discrete_map=color_discrete_map,text_auto=True,\n",
-    "                                  labels={\n",
-    "                         record_col: 'Number of co-publications',\n",
-    "                         \"Institution_harm\": \"Institution\",\n",
-    "                                      \"Institution_harm_label\": \"Institution\",\n",
-    "                                      \"Country_Type\":\"Country type\",\n",
-    "                                      \"Eurovoc_Class\":\"Region\"\n",
-    "                     },\n",
-    "                    title=f\"Top {TOPN} institutes ({c_scope})\", template='plotly')\n",
-    "        fig.update_layout(xaxis_tickformat='d',font_family=\"Montserrat\",yaxis={'categoryorder':'total ascending'},\n",
-    "                                             width=1000, height=1000,)\n",
-    "        fig.update_traces(hovertemplate='%{x:d}')\n",
-    "        fig.add_shape(\n",
-    "                # Rectangle with reference to the plot\n",
-    "                    type=\"rect\",\n",
-    "                    xref=\"paper\",\n",
-    "                    yref=\"paper\",\n",
-    "                    x0=0,\n",
-    "                    y0=0,\n",
-    "                    x1=1.0,\n",
-    "                    y1=1.0,\n",
-    "                    line=dict(\n",
-    "                        color=\"black\",\n",
-    "                         width=0.5,\n",
-    "                     )\n",
-    "                 )\n",
-    "        fig.update_yaxes(\n",
-    "            showgrid=True,\n",
-    "            ticks=\"outside\")\n",
-    "        fig.update_xaxes(\n",
-    "            showgrid=True,\n",
-    "            ticks=\"outside\")\n",
-    "        figsuper_ppt = go.Figure(fig)\n",
-    "        figsuper_ppt.update_traces(textposition='inside')\n",
     "        figsuper_ppt['layout'][\"font\"][\"size\"]=22\n",
+    "        for a in figsuper_ppt['layout'][\"annotations\"]:\n",
+    "            a[\"font\"][\"size\"] = 22\n",
+    "        figsuper_ppt.write_image(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_countries/{t}_{c}/sunburst.png\",height=900,width=900,scale = 4)\n",
     "\n",
-    "        s=16\n",
-    "        figsuper_ppt.update_yaxes(tickfont=dict(size=s))\n",
-    "        figsuper_ppt.update_xaxes(tickfont=dict(size=s))\n",
-    "        figsuper_ppt.write_image(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_countries/general_{c}/inst_bar_{c_scope}.png\",height=900,width=900,scale = 4)\n",
+    "        TOPN = 10\n",
+    "        wos_univ_locations = wos_univ[wos_univ[record_col].isin(id_subset)].merge(wos_country_types, on=\"Country\")\n",
+    "        wos_univ_collabs = wos_univ_locations[wos_univ_locations[\"Country_Type\"]!=\"Other\"][[record_col,\"Country\",\"Institution_harm\",\"Country_Type\",\"Eurovoc_Class\"]].drop_duplicates()\n",
+    "        wos_univ_collabs[\"ISO3\"] = cc.pandas_convert(series=wos_univ_collabs[\"Country\"], to='ISO3')\n",
+    "        wos_univ_collabs[\"Institution_harm_label\"] = wos_univ_collabs[\"Institution_harm\"] + \" (\"+wos_univ_collabs[\"ISO3\"]+ \")\"\n",
     "\n",
-    "    wos_univ_ch = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country\"]==\"China\"]\n",
-    "    wos_univ_eu = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country\"]==c]\n",
+    "        wos_univ_collabs = wos_univ_collabs.merge(wos[[record_col,\"Domain_English\"]],on=record_col)\n",
     "\n",
-    "    wos_univ_dipol = wos_univ_eu.merge(wos_univ_ch, on=record_col, suffixes=('_eu', '_ch')).merge(wos[[record_col,\"Domain_English\",\"Field_English\",\"SubField_English\"]], on =record_col)\n",
     "\n",
-    "    subfilter = ((wos_univ_dipol[\"Institution_harm_eu\"].isin(data_eu_strict[\"Institution_harm\"]))&\n",
-    "             (wos_univ_dipol[\"Institution_harm_ch\"].isin(data_ch[\"Institution_harm\"])))\n",
+    "        wos_univ_ch = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country_Type\"]==\"China\"]\n",
+    "        wos_univ_eu = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country_Type\"]!=\"China\"]\n",
     "\n",
-    "    fig = px.parallel_categories(wos_univ_dipol[subfilter][[\"Country_eu\",\"Institution_harm_eu\",\"Domain_English\",\"Institution_harm_ch\"]])\n",
-    "    # fig.show()\n",
-    "    sub_df = wos_univ_dipol[subfilter]\n",
+    "        wos_univ_eu_strict = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country\"]==c]\n",
     "\n",
-    "    inst_co_occur = pd.crosstab(sub_df['Institution_harm_eu'], sub_df['Institution_harm_ch'],\n",
-    "                                values=sub_df[record_col], aggfunc='nunique').fillna(0).astype(int)\n",
+    "        data_eu_strict = (wos_univ_eu_strict.groupby([\"Country\",\"Institution_harm\",\"Domain_English\"], as_index=False)[record_col].nunique()\n",
+    "                   .sort_values(by=record_col,ascending=False).head(TOPN).copy())\n",
     "\n",
-    "    eu_list = sub_df.groupby(['Institution_harm_eu'])[record_col].count().sort_values(ascending=False).index\n",
-    "    ch_list = sub_df.groupby(['Institution_harm_ch'])[record_col].count().sort_values(ascending=False).index\n",
+    "        data_ch = (wos_univ_ch.groupby([\"Country\",\"Institution_harm\",\"Domain_English\"], as_index=False)[record_col].nunique()\n",
+    "                   .sort_values(by=record_col,ascending=False).head(TOPN).copy())\n",
     "\n",
-    "    inst_co_occur = inst_co_occur.reindex(index = eu_list, columns=ch_list)\n",
     "\n",
-    "    mask = np.triu(np.ones_like(inst_co_occur, dtype=bool))\n",
-    "    data = np.where(mask,inst_co_occur,inst_co_occur)\n",
+    "        for data,c_scope, y_lab, in zip(\n",
+    "                                [data_eu_strict,data_ch],\n",
+    "                                [c,\"China\"],\n",
+    "                                [\"Institution_harm\",\"Institution_harm\"]):\n",
+    "            fig = px.bar(data, x=record_col, y=y_lab, color_discrete_map=color_discrete_map,color=\"Domain_English\",text_auto=True,\n",
+    "                                      labels={\n",
+    "                             record_col: 'Number of co-publications',\n",
+    "                             \"Institution_harm\": \"Institution\",\"Domain_English\":\"Domain\",\n",
+    "                                          \"Institution_harm_label\": \"Institution\",\n",
+    "                                          \"Country_Type\":\"Country type\",\n",
+    "                                          \"Eurovoc_Class\":\"Region\"\n",
+    "                         },\n",
+    "                        title=f\"Top {TOPN} institutes ({c_scope})\", template='plotly')\n",
+    "            fig.update_layout(xaxis_tickformat='d',font_family=\"Montserrat\",yaxis={'categoryorder':'total ascending'},\n",
+    "                                                 width=1000, height=1000,)\n",
+    "            fig.update_traces(hovertemplate='%{x:d}')\n",
+    "            fig.add_shape(\n",
+    "                    # Rectangle with reference to the plot\n",
+    "                        type=\"rect\",\n",
+    "                        xref=\"paper\",\n",
+    "                        yref=\"paper\",\n",
+    "                        x0=0,\n",
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+    "                     )\n",
+    "            fig.update_yaxes(\n",
+    "                showgrid=True,\n",
+    "                ticks=\"outside\")\n",
+    "            fig.update_xaxes(\n",
+    "                showgrid=True,\n",
+    "                ticks=\"outside\")\n",
+    "            figsuper_ppt = go.Figure(fig)\n",
+    "            figsuper_ppt.update_traces(textposition='inside')\n",
+    "            figsuper_ppt['layout'][\"font\"][\"size\"]=22\n",
     "\n",
-    "    fig = px.imshow(data,\n",
-    "                    labels=dict(x=\"Institute (CH)\", y=f\"Institute ({c})\", color=\"Co-publication\"),text_auto=True,\n",
-    "                    x=list(inst_co_occur.columns),\n",
-    "                    y=list(inst_co_occur.index), title=f\"Top {TOPN} institutes ({t})\"\n",
-    "                   )\n",
-    "    fig.update_layout(\n",
-    "                       width=1000, height=1000,\n",
-    "                       xaxis_showgrid=False,\n",
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-    "                                thicknessmode=\"pixels\", thickness=25,\n",
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-    "                            ))\n",
-    "    fig.update_xaxes(tickangle= -45)\n",
-    "    fig.update_traces(showlegend=False)\n",
-    "    fig.update_traces(showscale=False)\n",
-    "    fig.update_layout(coloraxis_showscale=False)\n",
-    "    fig.update_yaxes(\n",
-    "        ticks=\"outside\")\n",
-    "    fig.update_xaxes(\n",
-    "        ticks=\"outside\")\n",
+    "            s=16\n",
+    "            figsuper_ppt.update_yaxes(tickfont=dict(size=s))\n",
+    "            figsuper_ppt.update_xaxes(tickfont=dict(size=s))\n",
+    "            figsuper_ppt.write_image(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_countries/{t}_{c}/inst_bar_{c_scope}.png\",height=900,width=900,scale = 4)\n",
     "\n",
-    "    figsuper_ppt = go.Figure(fig)\n",
+    "        wos_univ_ch = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country\"]==\"China\"]\n",
+    "        wos_univ_eu = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country\"]==c]\n",
     "\n",
-    "    figsuper_ppt['layout'][\"font\"][\"size\"]=22\n",
-    "    for a in figsuper_ppt['layout'][\"annotations\"]:\n",
-    "        a[\"font\"][\"size\"] = 22\n",
+    "        wos_univ_dipol = wos_univ_eu.merge(wos_univ_ch, on=record_col, suffixes=('_eu', '_ch')).merge(wos[[record_col,\"Domain_English\",\"Field_English\",\"SubField_English\"]], on =record_col)\n",
     "\n",
-    "    s=16\n",
-    "    figsuper_ppt.update_yaxes(tickfont=dict(size=s))\n",
-    "    figsuper_ppt.update_xaxes(tickfont=dict(size=s),tickangle=45)\n",
-    "    figsuper_ppt.write_image(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_countries/general_{c}/inst_collab.png\",height=900,width=900,scale = 4)\n",
+    "        subfilter = ((wos_univ_dipol[\"Institution_harm_eu\"].isin(data_eu_strict[\"Institution_harm\"]))&\n",
+    "                 (wos_univ_dipol[\"Institution_harm_ch\"].isin(data_ch[\"Institution_harm\"])))\n",
     "\n",
-    "# Applied Sciences: Hungary, Poland\n",
+    "        fig = px.parallel_categories(wos_univ_dipol[subfilter][[\"Country_eu\",\"Institution_harm_eu\",\"Domain_English\",\"Institution_harm_ch\"]])\n",
+    "        # fig.show()\n",
+    "        sub_df = wos_univ_dipol[subfilter]\n",
     "\n",
-    "# Natural Sciences: Ireland\n",
+    "        inst_co_occur = pd.crosstab(sub_df['Institution_harm_eu'], sub_df['Institution_harm_ch'],\n",
+    "                                    values=sub_df[record_col], aggfunc='nunique').fillna(0).astype(int)\n",
     "\n",
-    "# Health Sciences: Austria, Czeck Republic, Ireland, Poland, Portugal\n",
+    "        eu_list = sub_df.groupby(['Institution_harm_eu'])[record_col].count().sort_values(ascending=False).index\n",
+    "        ch_list = sub_df.groupby(['Institution_harm_ch'])[record_col].count().sort_values(ascending=False).index\n",
+    "\n",
+    "        inst_co_occur = inst_co_occur.reindex(index = eu_list, columns=ch_list)\n",
+    "\n",
+    "        mask = np.triu(np.ones_like(inst_co_occur, dtype=bool))\n",
+    "        data = np.where(mask,inst_co_occur,inst_co_occur)\n",
+    "\n",
+    "        fig = px.imshow(data,\n",
+    "                        labels=dict(x=\"Institute (CH)\", y=f\"Institute ({c})\", color=\"Co-publication\"),text_auto=True,\n",
+    "                        x=list(inst_co_occur.columns),\n",
+    "                        y=list(inst_co_occur.index), title=f\"Top {TOPN} institutes ({t})\"\n",
+    "                       )\n",
+    "        fig.update_layout(\n",
+    "                           width=1000, height=1000,\n",
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+    "                                    thicknessmode=\"pixels\", thickness=25,\n",
+    "                                    ticks=\"outside\", ticksuffix=\" \",\n",
+    "                                    dtick=20,outlinewidth=1,\n",
+    "                                ))\n",
+    "        fig.update_xaxes(tickangle= -45)\n",
+    "        fig.update_traces(showlegend=False)\n",
+    "        fig.update_traces(showscale=False)\n",
+    "        fig.update_layout(coloraxis_showscale=False)\n",
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+    "        fig.update_xaxes(\n",
+    "            ticks=\"outside\")\n",
+    "\n",
+    "        figsuper_ppt = go.Figure(fig)\n",
     "\n",
-    "#Economic Social Sciences :France"
+    "        figsuper_ppt['layout'][\"font\"][\"size\"]=22\n",
+    "        for a in figsuper_ppt['layout'][\"annotations\"]:\n",
+    "            a[\"font\"][\"size\"] = 22\n",
+    "\n",
+    "        s=16\n",
+    "        figsuper_ppt.update_yaxes(tickfont=dict(size=s))\n",
+    "        figsuper_ppt.update_xaxes(tickfont=dict(size=s),tickangle=45)\n",
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+      "Polish Acad Sci 462\n",
+      "Univ Groningen 307\n",
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+      "Aalto Univ_collab_Xidian Univ 43\n",
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+      "Aalborg Univ_collab_Univ Elect Sci & Technol China 78\n",
+      "Queen Mary Univ London_collab_Beijing Univ Posts & Telecommun 102\n",
+      "Charles Univ Prague 153\n",
+      "Karolinska Inst 273\n"
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     "# Adding emphasized institutes\n",
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+    "                \"Natural Sciences\":[[\"Charles Univ Prague\",None]],\n",
+    "                \"Health Sciences\":[[\"Karolinska Inst\",None]]}\n",
+    "\n",
+    "for i in scope_dict.items():\n",
+    "    t = i[0]\n",
+    "    inst_list = i[1]\n",
+    "    for c in inst_list:\n",
+    "        f_name = \"_collab_\".join(filter(None,c))\n",
+    "        os.makedirs(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_institutes/{t}_{f_name}\", exist_ok=True)\n",
+    "\n",
+    "        #sunburst distribution\n",
+    "        groups = ['Domain_English',\"Field_English\",'SubField_English']\n",
+    "\n",
+    "        if t == \"General\":\n",
+    "            topic_ids = wos[record_col].unique()\n",
+    "        else:\n",
+    "            topic_ids = wos[wos[\"Domain_English\"]==t][record_col].unique()\n",
+    "\n",
+    "        id_subset = wos_univ[((wos_univ[\"Institution_harm\"]==c[0])&\n",
+    "                                 (wos_univ[record_col].isin(topic_ids)))][record_col].unique()\n",
+    "\n",
+    "        if c[1] is not None:\n",
+    "            id_subset2 = wos_univ[((wos_univ[\"Institution_harm\"]==c[1])&\n",
+    "                                 (wos_univ[record_col].isin(topic_ids)))][record_col].unique()\n",
+    "\n",
+    "            id_subset = np.intersect1d(id_subset,id_subset2)\n",
+    "        print(f_name,len(id_subset))\n",
+    "\n",
+    "        data = (wos[wos[record_col].isin(id_subset)]\n",
+    "                .groupby(groups, as_index=False)[record_col]\n",
+    "                .nunique()\n",
+    "                .sort_values(ascending=False, by=record_col))\n",
+    "        data[\"percent\"] = data[record_col]/data[record_col].sum()*100\n",
+    "        data[groups] = data[groups].applymap(replace_nth)\n",
+    "        fig = px.sunburst(data, path=groups, values=record_col,\n",
+    "                      color='Domain_English' if t==\"General\" else \"Field_English\", template='plotly')\n",
+    "        fig.update_traces(textinfo=\"label+value+percent root\")\n",
+    "        fig.update_traces(hovertemplate='%{id}<br>%{value}<extra></extra>')\n",
+    "        metrix_distr = go.Figure(fig)\n",
+    "        metrix_distr.update_layout({'template':\"plotly\",\"font_family\":\"Montserrat\"})\n",
+    "        figsuper_ppt = go.Figure(metrix_distr)\n",
+    "\n",
+    "        figsuper_ppt['layout'][\"font\"][\"size\"]=22\n",
+    "        for a in figsuper_ppt['layout'][\"annotations\"]:\n",
+    "            a[\"font\"][\"size\"] = 22\n",
+    "        figsuper_ppt.write_image(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_institutes/{t}_{f_name}/sunburst.png\",height=900,width=900,scale = 4)\n",
+    "\n",
+    "        if c[1] is None:\n",
+    "            TOPN = 10\n",
+    "            wos_univ_locations = wos_univ[wos_univ[record_col].isin(id_subset)].merge(wos_country_types, on=\"Country\")\n",
+    "            wos_univ_collabs = wos_univ_locations[wos_univ_locations[\"Country_Type\"]!=\"Other\"][[record_col,\"Country\",\"Institution_harm\",\"Country_Type\",\"Eurovoc_Class\"]].drop_duplicates()\n",
+    "            wos_univ_collabs[\"ISO3\"] = cc.pandas_convert(series=wos_univ_collabs[\"Country\"], to='ISO3')\n",
+    "            wos_univ_collabs[\"Institution_harm_label\"] = wos_univ_collabs[\"Institution_harm\"] + \" (\"+wos_univ_collabs[\"ISO3\"]+ \")\"\n",
+    "\n",
+    "            wos_univ_collabs = wos_univ_collabs.merge(wos[[record_col,\"Domain_English\"]],on=record_col)\n",
+    "\n",
+    "            wos_univ_ch = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country_Type\"]==\"China\"]\n",
+    "            wos_univ_eu = wos_univ_collabs[wos_univ_collabs[\"Country_Type\"]!=\"China\"]\n",
     "\n",
-    "\n"
+    "            data_ch = (wos_univ_ch.groupby([\"Country\",\"Institution_harm\",\"Domain_English\"], as_index=False)[record_col].nunique()\n",
+    "                       .sort_values(by=record_col,ascending=False).head(TOPN).copy())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "            for data,c_scope, y_lab, in zip(\n",
+    "                                    [data_ch],\n",
+    "                                    [\"China\"],\n",
+    "                                    [\"Institution_harm\",\"Institution_harm\"]):\n",
+    "                fig = px.bar(data, x=record_col, y=y_lab, color=\"Domain_English\",color_discrete_map=color_discrete_map,text_auto=True,\n",
+    "                                          labels={\n",
+    "                                 record_col: 'Number of co-publications',\n",
+    "                                 \"Institution_harm\": \"Institution\",\n",
+    "                                              \"Domain_English\":\"Domain\",\n",
+    "                                              \"Institution_harm_label\": \"Institution\",\n",
+    "                                              \"Country_Type\":\"Country type\",\n",
+    "                                              \"Eurovoc_Class\":\"Region\"\n",
+    "                             },\n",
+    "                            title=f\"Top {TOPN} institutes ({c_scope})\", template='plotly')\n",
+    "                fig.update_layout(xaxis_tickformat='d',font_family=\"Montserrat\",yaxis={'categoryorder':'total ascending'},\n",
+    "                                                     width=1000, height=1000,)\n",
+    "                fig.update_traces(hovertemplate='%{x:d}')\n",
+    "                fig.add_shape(\n",
+    "                        # Rectangle with reference to the plot\n",
+    "                            type=\"rect\",\n",
+    "                            xref=\"paper\",\n",
+    "                            yref=\"paper\",\n",
+    "                            x0=0,\n",
+    "                            y0=0,\n",
+    "                            x1=1.0,\n",
+    "                            y1=1.0,\n",
+    "                            line=dict(\n",
+    "                                color=\"black\",\n",
+    "                                 width=0.5,\n",
+    "                             )\n",
+    "                         )\n",
+    "                fig.update_yaxes(\n",
+    "                    showgrid=True,\n",
+    "                    ticks=\"outside\")\n",
+    "                fig.update_xaxes(\n",
+    "                    showgrid=True,\n",
+    "                    ticks=\"outside\")\n",
+    "                figsuper_ppt = go.Figure(fig)\n",
+    "                figsuper_ppt.update_traces(textposition='inside')\n",
+    "                figsuper_ppt['layout'][\"font\"][\"size\"]=22\n",
+    "\n",
+    "                s=16\n",
+    "                figsuper_ppt.update_yaxes(tickfont=dict(size=s))\n",
+    "                figsuper_ppt.update_xaxes(tickfont=dict(size=s))\n",
+    "                figsuper_ppt.write_image(f\"plot_html/PPT_plots/highlight_institutes/{t}_{f_name}/inst_bar_{c_scope}.png\",height=900,width=900,scale = 4)"
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-    "class Test"
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