data_r1brmsf
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1_1 2013-01-23 'Status correction and format standardization' 
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#
loop_
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1 1 1   54    0    1 o   68.000  2.000 
1 1 1   55    0    1 o  113.000  3.000 
1 1 1   56    0    1 o   30.000  3.000 
1 1 1   58    0    1 o   67.000  3.000 
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1 1 1   61    0    1 o   26.000  4.000 
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1 1 1    7    1    1 o    3.000  2.000 
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1 1 1   49    3    1 f  108.000  1.000 
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1 1 1   60    3    1 o   81.000  2.000 
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1 1 1   65    3    1 o   11.000 13.000 
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1 1 1    4    4    1 o    1.000 14.000 
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1 1 1    6    4    1 o   34.000  2.000 
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1 1 1    9    4    1 o  245.000  4.000 
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1 1 1   16    4    1 o  169.000  2.000 
1 1 1   17    4    1 o  338.000  4.000 
1 1 1   18    4    1 o  159.000  2.000 
1 1 1   19    4    1 f  130.000  1.000 
1 1 1   20    4    1 o  166.000  2.000 
1 1 1   21    4    1 o  197.000  2.000 
1 1 1   22    4    1 o   74.000  1.000 
1 1 1   23    4    1 o  153.000  3.000 
1 1 1   24    4    1 o  150.000  2.000 
1 1 1   25    4    1 o  104.000  1.000 
1 1 1   26    4    1 o   74.000  1.000 
1 1 1   27    4    1 o   75.000  1.000 
1 1 1   28    4    1 o   36.000  1.000 
1 1 1   29    4    1 o  130.000  2.000 
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1 1 1   66    6    1 o   52.000  2.000 
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1 1 1    1    7    1 o  364.000  5.000 
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1 1 1    3    7    1 o  130.000  2.000 
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1 1 1    9    7    1 f  315.000  5.000 
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1 1 1   16    7    1 o  374.000  6.000 
1 1 1   17    7    1 f  275.000  3.000 
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1 1 1   19    7    1 o   84.000  1.000 
1 1 1   20    7    1 o  214.000  3.000 
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1 1 1   22    7    1 o   61.000  1.000 
1 1 1   23    7    1 o   80.000  1.000 
1 1 1   24    7    1 o  125.000  1.000 
1 1 1   25    7    1 o  192.000  2.000 
1 1 1   26    7    1 o   68.000  1.000 
1 1 1   27    7    1 o  112.000  1.000 
1 1 1   28    7    1 o   87.000  1.000 
1 1 1   29    7    1 o  228.000  2.000 
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1 1 1   31    7    1 o  278.000  3.000 
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1 1 1   30   10    1 o  140.000  2.000 
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1 1 1   34   19    1 o  285.000  4.000 
1 1 1   35   19    1 o  159.000  2.000 
1 1 1   36   19    1 o  137.000  2.000 
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1 1 1    3   22    1 f  209.000  2.000 
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1 1 1   19   22    1 f  146.000  2.000 
1 1 1   20   22    1 o  264.000  3.000 
1 1 1   21   22    1 o  236.000  2.000 
1 1 1   22   22    1 o  137.000  2.000 
1 1 1   23   22    1 f  247.000  3.000 
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1 1 1   30   34    1 o   59.000  3.000 
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1 1 1   32   34    1 o   61.000  3.000 
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1 1 1   36   34    1 o   24.000  5.000 
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1 1 1   10    1    2 f  303.000  5.000 
1 1 1   11    1    2 o  135.000  1.000 
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1 1 1   28   19    4 o   74.000  1.000 
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1 1 1   32   19    4 o  220.000  3.000 
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1 1 1   48   13    5 o   64.000  2.000 
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1 1 1   30   21    6 o  182.000  2.000 
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1 1 1   21   23    7 o  106.000  2.000 
1 1 1   22   23    7 o  201.000  3.000 
1 1 1   23   23    7 f   61.000  2.000 
1 1 1   24   23    7 o   87.000  2.000 
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1 1 1   26   23    7 o  122.000  2.000 
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1 1 1    9   19    8 o   62.000  2.000 
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1 1 1   36   35    8 o   42.000  3.000 
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1 1 1    7   23    9 o   91.000  2.000 
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1 1 1   11   23    9 f  202.000  5.000 
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1 1 1   17   31    9 o   17.000  6.000 
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1 1 1   33   34   10 o   19.000  8.000 
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1 1 1   53    9   11 f   28.000  3.000 
1 1 1   54    9   11 o   30.000  2.000 
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1 1 1    1   13   11 f  240.000  4.000 
1 1 1    2   13   11 o  209.000  2.000 
1 1 1    3   13   11 o  157.000  2.000 
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1 1 1   23   24   11 o   97.000  2.000 
1 1 1   24   24   11 o   79.000  2.000 
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1 1 1   26   24   11 o  103.000  2.000 
1 1 1   27   24   11 f   60.000  2.000 
1 1 1   28   24   11 o   81.000  2.000 
1 1 1   29   24   11 o   79.000  2.000 
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1 1 1   29   35   11 o   53.000  5.000 
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1 1 1   32   35   11 o   68.000  5.000 
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1 1 1    5   36   11 o   21.000  9.000 
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1 1 1    1   31   12 o  136.000  3.000 
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1 1 1    3   31   12 o   30.000  4.000 
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1 1 1   49    1   13 o   35.000  5.000 
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1 1 1   51    9   14 o   23.000  5.000 
1 1 1   52    9   14 o   18.000  4.000 
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1 1 1   21   17   15 f   53.000  2.000 
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1 1 1   16   19   18 o   39.000  4.000 
1 1 1   17   19   18 o   19.000  8.000 
1 1 1   18   19   18 o   43.000  3.000 
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1 1 1    2   15   22 o    9.000 16.000 
1 1 1    2    4    1 o    0.000 17.000 
1 1 1   49   22    9 o    0.000 209.000 
#END OF REFLECTIONS
