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# ctok #
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ja äh ja stell dir mal vor ich war jetzt gerade äh unterwegs aufm Parkplatz
und da kam ein junges Pärchen äh mit einem Kinderwagen
und der Mann hatte so einen Fußball in der Hand
und hat damit herumgespielt
und auf der anderen Seite war eine junge Frau
die kam scheinbar gerade vom Einkaufen
hatte einen Hund dabei
und war äh dabei ihre Sachen auszuladen
und der junge Mann spielte wie gesagt immer mit diesen Ball
der ist ihm dann weggekullert
äh der Hund hat sich erschrocken
ist äh Richtung Ball gesprungen
und äh aus der Entfernung kamen zwei Autos
und der
ich fand die waren ziemlich schnell dafür dass es eigentlich aufn Parkplatz war in einer Wohngegend
ja und dadurch dass der Hund sich so erschrocken hat und auch auf die Straße oder auf den Weg lief wo die beiden Autos kamen äh musste das erste Auto bremsen
und der Zweite ist ihm natürlich weil er auch meines Erachtens zu schnell war hinten draufgefahren
ja und dann hab ich jetzt mal einen Unfall beobachtet

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# mbartgec_th1 #
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Ja äh ja stell dir mal vor ich war jetzt gerade äh unterwegs auf dem Parkplatz .
Und da kam ein junges Pärchen äh mit einem Kinderwagen .
Und der Mann hatte so einen Fußball in der Hand .
und hat damit herumgespielt
Und auf der anderen Seite war eine junge Frau .
Die kam scheinbar gerade von Einkaufen
hatte einen Hund dabei
und war äh dabei ihre Sachen auszuladen .
Und der junge Mann spielte wie gesagt immer mit diesem Ball .
Der ist dann weggelaufen .
Ah , der Hund hat sich erschrocken .
Ist in Richtung Ball gesprungen ?
Und äh aus der Entfernung kamen zwei Autos .
und der
Ich fand die waren ziemlich schnell dafür , dass es eigentlich auf einem Parkplatz war in einer Wohngegend .
Ja und dadurch dass der Hund sich so erschrocken hat und auch auf die Straße oder auf den Weg lief , wo die beiden Autos kamen , musste das erste Auto bremsen
Und der zweite ist ihm natürlich , weil er auch meines Erachtens zu schnell war hinten draufgefahren .
Ja und dann hab ich jetzt mal einen Unfall beobachtet

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# mixtral_th1 #
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Ja , ähm ja , stell dir mal vor , ich war gerade eben äh auf dem Parkplatz unterwegs .
Und da kam ein junges Paar äh mit einem Kinderwagen .
Und der Mann hatte so einen Fußball in der Hand und hat damit herumgespielt .
Und auf der anderen Seite stand eine junge Frau , die schien gerade mit dem Einkaufen zu kommen , hatte einen Hund dabei und war damit beschäftigt , ihre Sachen auszuladen .
Und der junge Mann spielte weiter mit diesem Ball , der ihm dann weggerkullerte .
Äh , der Hund erschrak sich , sprang äh in Richtung Ball und aus der Ferne kamen zwei Autos .
Ich fand , die waren ziemlich schnell dafür , dass es eigentlich ein Parkplatz in einer Wohngegend ist .
Ja , und dadurch , dass der Hund sich so erschrocken hatte und auch auf die Straße oder den Weg lief , wo die beiden Autos kamen , äh musste das erste Auto bremsen und der Zweite fuhr ihm natürlich hintendrauf , weil er meines Erachtens auch zu schnell war .
Ja , und dann habe ich jetzt mal einen Unfall beobachtet .

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# transgec_th1 #
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ja äh ja , stell dir mal vor , ich war jetzt gerade äh unterwegs aufm Parkplatz .
und da kam ein junges Pärchen äh mit einem Kinderwagen .
und der Mann hatte so einen Fußball in der Hand .
und hat damit herumgespielt .
und auf der anderen Seite war eine junge Frau .
Die kam scheinbar gerade vom Einkaufen .
hatte einen Hund dabei
und war äh dabei , ihre Sachen auszuladen .
und der junge Mann spielte wie gesagt immer mit diesem Ball .
Der ist ihm dann weggekullert .
Äh , der Hund hat sich erschrocken .
ist äh Richtung Ball gesprungen .
und äh aus der Entfernung kamen zwei Autos .
und der
Ich fand , die waren ziemlich schnell dafür , dass es eigentlich auf einem Parkplatz war in einer Wohngegend .
ja und dadurch , dass der Hund sich so erschrocken hat und auch auf die Straße oder auf den Weg lief , wo die beiden Autos kamen , musste das erste Auto bremsen .
und der Zweite ist ihm natürlich , weil er auch meines Erachtens zu schnell hinten draufgefahren war .
ja und dann hab ich jetzt mal einen Unfall beobachtet .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO48FD_ISD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
#
# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
#
# Corpus:                RUEG
# Full Name:             Research Unit „Emerging Grammars in Language-Contact Situations“
# Author:                Klotz, Martin
# Availability:          open
# License:               CC0 1.0 Universal
# Contact:               martin.klotz@hu-berlin.de
#
#   Citation:
#     Wiese, H., Alexiadou, A., Allen, S., Bunk, O., Gagarina, N., Iefremenko, K.,
#     Martynova, M., Pashkova, T., Rizou, V., Schroeder, C., Shadrova, A.,
#     Szucsich, L., Tracy, R., Tsehaye, W., Zerbian, S. & Zuban, Y. (2021).
#     Heritage Speakers as Part of the Native Language Continuum. Frontiers in
#     psychology, 12, 717973. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.717973
#
# Download URL:          https://zenodo.org/record/3236068
# Query Interface:       https://korpling.org/annis
# Documentation:         https://korpling.german.hu-berlin.de/rueg-docs/
# License URL:           https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
#
#   Original Contributors: 
#     • Wiese, Heike
#     • Alexiadou, Artemis
#     • Allen, Shanley
#     • Bunk, Oliver
#     • Gagarina, Natalia
#     • fremenko, Kateryna
#     • Ahns, Esther
#     • Krause, Thomas
#     • Labrenz, Annika
#     • Lüdeling, Anke
#     • Martynova, Maria
#     • Neuhaus, Katrin
#     • Pashkova, Tatiana
#     • Rizou, Vicky
#     • Rosemarie, Tracy
#     • Schroeder, Christoph
#     • Szucsich,Luka
#     • Tsehaye,Wintai
#     • Zerbian,Sabine
#     • Zuban,Yulia
#
# ────────────────────────────────────────
# Design
# ────────────────────────────────────────
#
# Design Type:           cross-sectional
# Target Language:       deu, ell, eng, rus, tur
# Target Lang. Type:     multi
# L1 Type:               mono
# Data Collection:       2018-2023
# Comparable Data:       yes
# Corpus Group:          —
#
#   L1 Languages (25): 
#     • Altgriechisch
#     • Arabisch
#     • Aserbaidschanisch
#     • Chinesisch
#     • Deutsch
#     • Englisch
#     • Finnisch
#     • Französisch
#     • Griechisch
#     • Hebräisch
#     • Isländisch
#     • Italienisch
#     • Japanisch
#     • Koreanisch
#     • Latein(isch)
#     • Norwegisch, Riksmål
#     • Persisch
#     • Polnisch
#     • Portugiesisch
#     • Russisch
#     • Schwedisch
#     • Spanisch, Kastilisch
#     • Tschechisch
#     • Türkisch
#     • Ungarisch
#
# ────────────────────────────────────────
# Subcorpus Statistics
# ────────────────────────────────────────
#
# Signet:                RUEG-L1
# Tokens:                41953
# Texts:                 256
# Learners:              64
# Target Language:       deu
#
# ────────────────────────────────────────
# Project
# ────────────────────────────────────────
#
# Original Project:      RUEG1, RUEG2/Research Unit „Emerging Grammars in Language-Contact
#                        Situations“
# Original Duration:     2018-2024
# Original PI:           Wiese, Heike
# Original Institution:  Humboldt Universität zu Berlin, Fakultät für Sprach-, Literatur- und
#                        Geisteswissenschaften, Institut für Germanistik und Linguistik
# Original Contact:      heike.wiese@hu-berlin.de
#
# DAKODA Duration:       2022-2025
# DAKODA URL:            www.dakoda.org
# DAKODA PIs:            Torsten Zesch, Katrin Wisniewski
#
# ────────────────────────────────────────
# Corpus Annotation Flags
# ────────────────────────────────────────
#
# Error Annotation:      no
# Target Hypotheses:     yes
# Borrowed Annotation:   no
#
# ================================================================================
#                                PRODUCTION SETTING                               
# ================================================================================
#
# Setting:               —
# School Grade:          7-13
# Language Test:         —
# Course Level:          —
# Research Project:      yes
#
# ================================================================================
#                                       TASK                                      
# ================================================================================
#
# Task ID:               RUEG_task_03
# Original ID:           task_03
#
#   Title:
#     informal-spoken: voice message (via WhatsApp) to a friend
#
#   Description:
#     Mündlicher Bericht von einem Unfall an einen Freund
#
#   Instructions:
#     Now, I’ll show you a video of a car accident. Imagine that you’re just
#     walking along and happen to see this. Afterward, you will tell someone what
#     you saw […] okay, so now, imagine that you send a voicemessage to [name] to
#     tell [him/her] what  happened. In this App, you just record it like this.
#
# Min. Level (CEFR):     B1
# Max. Level (CEFR):     B1
# Duration (min):        10
# Time Limited:          yes
# Stimulus Type:         video
# Stimulus Offered:      yes
# Options Given:         no
# Comparison:            several tasks, each done once
# Official Test:         no
#
#   ▸ Interaction
#
# Type:                  report
# Mode:                  spoken
# Conceptual Mode:       spoken
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEmo48FD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     33
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          13
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 396 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 396 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo48FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo48FD_isD
# Created:               2019-01-18
# Tokens:                175
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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#