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# ctok #
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äh F16
äh hallo hier ist DEmo83MD
ich befinde mich gerade auf ein Parkplatz
äh wo ein Mann auf der rechten Seite von mir mit seiner Frau und einem Kinderwagen spazieren war und dabei mit seinem Ball gespielt hat
äh er worf seinen Ball immer wieder aufn Boden
doch ist er ihm dann auf einmal vors Auto gerollt was von äh rechts von ihm ankam
äh gegenüber von ihm stand allerdings eine Frau die gerade ihre Einkäufe in ein geparktes Auto geräumt hat
äh und einen Hund bei sich hatte der auch eine Leine um den Hals hatte sie ihn aber gerade nicht festhalten konnte da sie halt ihre Einkäufe eingepackt hat
äh der Hund wollte dann dem Ball hinterherrennen was dazu geführt hat dass der Autofahrer abrupt bremsen musste
äh und da hinter ihm ein weiterer Autofahrer war äh fuhr das hintere Auto in das vordere
äh aber bevor irgendwie eine der beiden äh Unfallursachenparteien äh dem Mann helfen konnte äh äh räumten zusammen die Einkäufe die die Frau fallen lassen hat wieder ein
äh und der betroffene Autofahrer also der vordere Autofahrer unterhielt sich daraufhin mit dem äh ihn Auffahrenden

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# mbartgec_th1 #
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F16
äh hallo hier ist DEmo83MD
Ich befinde mich gerade auf einem Parkplatz .
wo ein Mann auf der rechten Seite von mir mit seiner Frau und einem Kinderwagen spazieren war und dabei mit seinem Ball gespielt hat
Er worf seinen Ball immer wieder auf den Boden .
Doch ist er dann auf einmal vors Auto gerollt , was von äh rechts von ihm ankam ?
Neben ihm stand allerdings eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ein geparktes Auto geräumt hat
und einen Hund bei sich hatte , der auch eine Leine um den Hals hatte , die sie aber gerade nicht festhalten konnte , da sie halt ihre Einkäufe eingepackt hat
ähner Hund wollte dann dem Ball hinterherrennen , was dazu geführt hat , dass der Autofahrer abrupt bremsen musste
Und da hinter ihm ein weiterer Autofahrer war , fuhr das hintere Auto in das vordere Auto .
Aber bevor irgendwie eine der beiden Unfallursachenparteien äh dem Mann helfen konnte , räumten die Einkäufe , die die Frau fallen lassen hat , wieder ein
Und der betroffene Autofahrer also der vordere Autofahrer unterhielt sich daraufhin mit dem ähner Auffahrenden .

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# mixtral_th1 #
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Äh F16 ,
äh Hallo , hier ist DEmo83MD .
Ich befinde mich gerade auf einem Parkplatz .
Äh dort war ein Mann rechts von mir mit seiner Frau und einem Kinderwagen spazieren , der dabei mit seinem Ball spielte .
Er warf seinen Ball immer wieder auf den Boden .
Doch plötzlich rollte er ihm vors Auto , das von rechts kam .
Äh gegenüber stand eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ein geparktes Auto räumte und einen Hund bei sich hatte , der ebenfalls an der Leine war .
Sie hielt ihn jedoch nicht fest , da sie mit dem Einpacken ihrer Einkäufe beschäftigt war .
Äh der Hund wollte dann dem Ball hinterherjagen , was dazu führte , dass der Autofahrer plötzlich bremsen musste .
Äh und da ein weiterer Autofahrer hinter ihm fuhr , fuhr das hintere Auto auf das vordere auf .
Äh aber bevor irgendwie eine der beiden Unfallursachenparteien dem Mann helfen konnte , räumten die Einkäufe , die die Frau hatte fallen lassen , zusammen ein .
Äh und der betroffene Autofahrer , also der vordere Autofahrer , unterhielt sich daraufhin mit dem Auffahrenden .

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# transgec_th1 #
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äh F 16
äh hallo hier ist DEmo83MD
Ich befinde mich gerade auf einem Parkplatz .
äh , wo ein Mann auf der rechten Seite von mir mit seiner Frau und einem Kinderwagen spazieren war und dabei mit seinem Ball gespielt hat .
Äh , er worf seinen Ball immer wieder auf den Boden .
Doch ist er ihm dann auf einmal vors Auto gerollt , was von äh rechts von ihm ankam .
Äh , gegenüber von ihm stand allerdings eine Frau , die gerade ihre Einkäufe in ein geparktes Auto geräumt hat .
äh und einen Hund bei sich hatte , der auch eine Leine um den Hals hatte , sie konnte ihn aber gerade nicht festhalten , da sie halt ihre Einkäufe eingepackt hat .
Äh , der Hund wollte dann dem Ball hinterherrennen , was dazu geführt hat , dass der Autofahrer abrupt bremsen musste .
äh und da hinter ihm ein weiterer Autofahrer war , fuhr das hintere Auto in das vordere
Aber bevor irgendwie eine der beiden äh Unfallursachenparteien äh dem Mann helfen konnte , räumten sie zusammen die Einkäufe , die die Frau fallen lassen hat , wieder ein .
äh und der betroffene Autofahrer also der vordere Autofahrer unterhielt sich daraufhin mit dem äh ihn Auffahrenden

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO83MD_FSD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
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# 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_01
# Original ID:           task_01
#
#   Title:
#     formal-spoken: voice message to the police with verbal witness report
#
#   Description:
#     Mündlicher Bericht von einem Unfall an die Polizei
#
#   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 [...] now, imagine that the police asked you for a written
#     testimony. Please type it directly on  this laptop. Be sure to record the
#     event accurately and in detail.
#
# 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:       written
# Formality:             formal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEmo83MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 204 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo83MD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo83MD_fsD
# Created:               2019-02-08
# Tokens:                192
# Clauses:               12
#
# ================================================================================
#                                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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