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# ctok #
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( Am Sonntag kam Petra mit grünen Haaren zum Frühstück . )
Sie war sehr zufrieden , weil sie grünen Haaren hatte .
Ihre Eltern war sehr unzufrieden .
Petra ass das Frühstück und dann sie hat in ein Cafe gegangen .
Dort sie hatte viele Freuden und sie hat mit ihnen gesatzt und ihre Freude Paula hat ihr gesagt dass ihre Haaren war sehr schön und dass ihre grünen Haaren war sehr " Fun " .
Und dann sie hat ins Kino gegangen .
Ins Kino die Menschen haben ihr geschauen * .
Später sie nach Haus ist gegangen .
* und Petra war sehr unzufrieden

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# mbartgec_th1 #
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( Am Sonntag kam Petra mit grünen Haaren zum Frühstück . )
Sie war sehr zufrieden , weil sie grüne Haare hatte .
Ihre Eltern waren sehr unzufrieden .
Petra ass das Frühstück und dann ist sie in ein Cafe gegangen .
Dort hatte sie viele Freuden und sie hat sich mit ihnen geteilt und ihre Freude Paula hat ihr gesagt , dass ihre Haare sehr schön waren und dass ihre grünen Haare sehr " Fun " waren .
Und dann ist sie ins Kino gegangen .
Ins Kino , die Menschen haben ihr geschauen .
Später ist sie nach Haus gegangen .
und Petra war sehr unzufrieden

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# mixtral_th1 #
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Am Sonntag kam Petra mit grünen Haaren zum Frühstück .
Sie war sehr zufrieden , weil sie grüne Haare hatte .
Ihre Eltern waren jedoch sehr unzufrieden .
Petra aß das Frühstück und ging dann in ein Café .
Dort hatte sie viel Spaß und setzte sich zu ihnen und ihre Freude Paula sagte ihr , dass ihre Haare sehr schön seien und dass ihre grünen Haare sehr „ cool “ seien .
Anschließend ging sie ins Kino .
Im Kino sahen die Leute sie an .
Später ging sie nach Hause .
Und Petra war sehr unzufrieden .

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# transgec_th1 #
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( Am Sonntag kam Petra mit grünen Haaren zum Frühstück . )
Sie war sehr zufrieden , weil sie grüne Haare hatte .
Ihre Eltern waren sehr unzufrieden .
Petra ass das Frühstück und dann ist sie in ein Cafe gegangen .
Dort hatte sie viele Freuden und sie hat mit ihnen gesatzt und ihre Freundin Paula hat ihr gesagt , dass ihre Haare sehr schön waren und dass ihre grünen Haare sehr " fun " waren .
Und dann ist sie ins Kino gegangen .
Im Kino haben die Menschen ihr geschauen * .
Später ist sie nach Hause gegangen .
* und Petra war sehr unzufrieden .

#
# ================================================================================
#                    METADATA: CO_9_A_ESC_10_A_SM_7_8_VERSION_1                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
#
# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
#
# Corpus:                DiGS L2
# Full Name:             Deutsch in Genfer Schulen
# Author:                Diehl, Erika
# Availability:          open
# License:               CC-BY-NC-SA 4.0
# Contact:               erika.diehl@bluewin.ch
#
#   Citation:
#     Diehl, E., Christen, H., Leuenberger, S., Pelvat, I. & Studer, T. (2000).
#     Grammatikunterricht: Alles für der Katz? Untersuchungen zum
#     Zweitsprachenerwerb Deutsch. Reihe germanistische Linguistik: Bd. 220.
#     Niemeyer.
#
# Download URL:          https://www.unige.ch/lettres/alman/de/recherche/abgeschlossene-
#                        projekte/digs/digs-korpus/
# Query Interface:       —
# Documentation:         https://www.unige.ch/lettres/alman/application/files/3014/7454/7026/DiGS_Net
#                        _Erlauterungen-mars-03.pdf
# License URL:           https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
#
# ────────────────────────────────────────
# Design
# ────────────────────────────────────────
#
# Design Type:           longitudinal
# Target Language:       deu
# Target Lang. Type:     mono
# L1 Type:               mono
# Data Collection:       1995-1997
# Comparable Data:       no
# Corpus Group:          —
#
#   L1 Languages (1): Französisch
#
# ────────────────────────────────────────
# Subcorpus Statistics
# ────────────────────────────────────────
#
# Signet:                DIGS-L2
# Tokens:                214239
# Texts:                 1661
# Learners:              213
# Target Language:       deu
#
# ────────────────────────────────────────
# Project
# ────────────────────────────────────────
#
# Original Project:      Grammatikerwerb im Fremdsprachenunterricht untersucht am Beispiel Deutsch
#                        als Fremdsprache - Deutsch an Genfer Schulen
# Original Duration:     1995-2000
# Original PI:           Diehl, Erika
# Original Institution:  Université de Genève, Département de langue et de littérature allemandes
# Original Contact:      erika.diehl@bluewin.ch
#
# DAKODA Duration:       2022-2025
# DAKODA URL:            www.dakoda.org
# DAKODA PIs:            Torsten Zesch, Katrin Wisniewski
#
# ────────────────────────────────────────
# Corpus Annotation Flags
# ────────────────────────────────────────
#
# Error Annotation:      no
# Target Hypotheses:     no
# Borrowed Annotation:   no
#
# ================================================================================
#                                PRODUCTION SETTING                               
# ================================================================================
#
# Educational Stage:     lower secondary, upper secondary
# Setting:               educational setting
# School Grade:          4-13
# Language Test:         —
# Course Level:          —
# Research Project:      yes
#
# ================================================================================
#                                       TASK                                      
# ================================================================================
#
# Task ID:               DIGS-L2_task_01
# Original ID:           —
#
#   Description:
#     Freie Aufsätze zu unterschiedlichen Themen
#
#   Detailed Description:
#     Die Aufsatzthemen wurden mit den Lehrerinnen und Lehrern abgesprochen und so
#     formuliert, dass sie zwar einerseits offen genug waren, um noch genügend
#     Spielraum für die anvisierte Textsorte „freies Schreiben“ zu lassen,
#     andererseits aber doch auch bestimmte Formen und Strukturen elizidieren
#     sollten (so etwa das Thema: „Erfinde ein Interview mit deinem Idol“ zur
#     Elizidierung von Fragekonstruktionen; Bildbeschreibungen, um den Gebrauch
#     von Präpositionalphrasen und/oder Adjektiven nahezulegen, oder die
#     Weitererzählung einer Geschichte, deren Anfangssatz in der Vergangenheit
#     vorgegeben wurde). Soweit möglich, wurden die Themen zwischen verschiedenen
#     Klassen abgestimmt, unter Berücksichtigung der jeweiligen Altersstufen.
#     Hilfsmittel (Wörterbücher, Lehrbücher) waren nicht erlaubt. Korrekturen
#     sollten den ursprünglichen Text noch erkennen lassen. Den Schülern wurde
#     klargemacht, dass diese Arbeiten nicht benotet würden und dass sie als
#     Grundlage eines Forschungsprojektes dienten. Auf diese Weise sollten sie
#     dazu ermuntert werden, auch Strukturen zu benützen, deren sie sich noch
#     nicht sicher waren. Diehl, E., Christen, H., Leuenberger, S., Pelvat, I. &
#     Studer, T. (2000). Grammatikunterricht: Alles für der Katz? Untersuchungen
#     zum Zweitsprachenerwerb Deutsch. Reihe germanistische Linguistik: Bd. 220.
#     Niemeyer. S.7
#
# Min. Level (CEFR):     B1
# Max. Level (CEFR):     B2
# Duration (min):        —
# Time Limited:          —
# Stimulus Type:         —
# Stimulus Offered:      —
# Options Given:         no
# Comparison:            several tasks, each done once
# Official Test:         no
#
#   ▸ Interaction
#
# Type:                  essay
# Mode:                  written
# Conceptual Mode:       spoken, written
# Formality:             unmarked
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      —
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           CO_9_a_ESC_10_a_SM
# Language Count:        2
# Text Count:            8
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     —
# Gender:                —
# Country:               CHE
# Birthplace:            —
# Education:             lower secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. French [fra] — L1
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DiGS-L2_corpusDIGS-CO9aESC10a.word.docx_Serie_CO9a_ESC10a_Ex_CO9a_ESC10a_SM7
#                        _8_Niv_7_Gr_SM_Cot_CO9a_ESC10a_SM7_8.txt
# Original ID:           DiGS-L2_corpusDIGS-CO9aESC10a.word.docx_Serie_CO9a_ESC10a_Ex_CO9a_ESC10a_SM7
#                        _8_Niv_7_Gr_SM_Cot_CO9a_ESC10a_SM7_8
# Created:               1996-1997
# Tokens:                107
# Clauses:               9
#
# ================================================================================
#                                TARGET HYPOTHESES                                
# ================================================================================
#
#
#   1. mixtral llm (automatic)
#      Version: mixtral 46.7B, Q4_0, https://ollama.com/library/mixtral:8x7b-text-v0.1-q4_0
#      Docs: https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts
#
#   2. transgec (automatic)
#      Version: https://github.com/NLP2CT/TransGEC , commit ae5a897a4729938c15353f3a768a79c10743e581
#      Docs: https://aclanthology.org/2023.findings-acl.223
#
#   3. mbartgermangrammarcorrector (automatic)
#      Version: https://huggingface.co/MRNH/mbart-german-grammar-corrector, commit 65c3e67
#
# ================================================================================
#                                   ANNOTATIONS                                   
# ================================================================================
#
#
#   1. spaCy parser (German model for TiGer dependencies) (automatic)
#      Version: 3.7.5
#      Model: de_dep_news_trf (3.7.2)
#      Types: UPOS, XPOS, lemma, dependency_head, dependency_relation
#      Docs: https://spacy.io/
#
#   2. syntaxdot parser (UD dependencies) (automatic)
#      Version: syntaxdot 0.5.0
#      Model: https://github.com/tensordot/syntaxdot-models/releases/download/de-ud-2021/de-ud-huge-20210307.tar.gz
#      Types: UPOS, XPOS, lemma, dependency_head, dependency_relation
#      Docs: https://github.com/tensordot/syntaxdot
#
#   3. parser combination tool (python) (automatic)
#      Version: github Commit 5e3ba52
#      Types: UPOS, XPOS, lemma, dependency_head, dependency_relation
#      Docs: https://github.com/jowagner/ud-combination
#      Note: The tool only derives new heads and dependency rels. The other conllu fields are filled by copying s...
#
# ================================================================================
#                                    ANNOTATORS                                   
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