########
# ctok #
########
also guten Tag
ich bin DEmo53FD
und ich habe hier gerade äh auf einem Parkplatz einen Unfall beobachtet
und dort würde ich gerne meine Zeugenaussage ihnen mitteilen
und zwar war es so dass eine Frau ihre Einkäufe eingeräumt hat
sie hatte einen Hund dabei
und äh gegenüber von ihr kam eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Mann der mit einem Ball gedribbelt hat entgegen
und der Ball ist ihm weggerollt
der Hund ist äh dadurch auf den Ball aufmerksam geworden und dorthin gerannt
und hat gebellt
jedoch kamen gleichzeitig noch zwei Autos die auf den Parkplatz rauffahren wollten
und dadurch dass der äh Hund dem Ball hinterher gerannt ist ist das hintere Auto auf das vordere aufgefahren da das vordere natürlich bremsen musste um den Hund nicht zu überfahren
und das vordere Auto war ein blauer Renault
und das hintere Auto ein weißer oder silberner Wagen
und der Mann der den Ball fallen gelassen hat der hat erst noch der Frau geholfen die Einkäufe einzuräumen
und hat sich dann um die Autofahrer gekümmert ja

################
# mbartgec_th1 #
################
also guten Tag
Ich bin DEmo53FD
Und ich habe hier gerade äh auf einem Parkplatz einen Unfall beobachtet
Und dort würde ich gerne meine Zeugenaussage ihnen mitteilen
Und zwar war es so , dass eine Frau ihre Einkäufe eingeräumt hat
Sie hatte einen Hund dabei
Und gegenüber von ihr kam eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Mann , der mit einem Ball gedribbelt hat .
und der Ball ist weggerollt .
Der Hund ist dadurch auf den Ball aufmerksam geworden und dorthin gerannt .
und hat gebellt
jedoch kamen gleichzeitig noch zwei Autos , die auf den Parkplatz rauffahren wollten
Dadurch dass der Hund dem Ball hinterher gerannt ist , ist das hintere Auto auf das vordere aufgefahren , da das Vordere natürlich bremsen musste , um den Hund nicht zu überfahren
Das vordere Auto war ein blauer Renault
und das hintere Auto ein weißer oder silberner Wagen
Und der Mann , der den Ball fallen gelassen hat , hat erst noch der Frau geholfen die Einkäufe einzuräumen
und hat sich dann um die Autofahrer gekümmert , ja

###############
# mixtral_th1 #
###############
Guten Tag ,
ich bin DEmo53FD und ich habe hier gerade auf einem Parkplatz einen Unfall beobachtet .
Und dort würde ich gerne meine Zeugenaussage Ihnen mitteilen .
Und zwar war es so , dass eine Frau ihre Einkäufe eingeraumt hat .
Sie hatte einen Hund dabei .
Und gegenüber von ihr kam eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Mann , der mit einem Ball dribbelte entgegen .
Und der Ball ist ihm weggerollt .
Der Hund ist dadurch auf den Ball aufmerksam geworden und dorthin gelaufen .
Und er hat gebellt .
Jedoch kamen gleichzeitig noch zwei Autos , die auf den Parkplatz einfahren wollten .
Und dadurch , dass der Hund dem Ball hinterher gelaufen ist , ist das hintere Auto auf das vordere aufgefahren , da das vordere natürlich bremsen musste , um den Hund nicht zu überfahren .
Und das vordere Auto war ein blauer Renault .
Und das hintere Auto ein weißer oder silberner Wagen .
Und der Mann , der den Ball hat fallen lassen , der hat erst noch der Frau geholfen , die Einkäufe einzuräumen und sich dann um die Autofahrer gekümmert .
Ja .

################
# transgec_th1 #
################
also guten Tag
Ich bin DEmo53FD .
und ich habe hier gerade äh auf einem Parkplatz einen Unfall beobachtet .
und dort würde ich gerne meine Zeugenaussage ihnen mitteilen .
Und zwar war es so , dass eine Frau ihre Einkäufe eingeräumt hat .
Sie hatte einen Hund dabei .
und äh gegenüber von ihr kam eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Mann , der mit einem Ball gedribbelt hat , entgegen .
und der Ball ist ihm weggerollt .
Der Hund ist äh dadurch auf den Ball aufmerksam geworden und dorthin gerannt .
und hat gebellt .
jedoch kamen gleichzeitig noch zwei Autos , die auf den Parkplatz rauffahren wollten .
und dadurch , dass der äh Hund dem Ball hinterher gerannt ist , ist das hintere Auto auf das vordere aufgefahren , da das vordere natürlich bremsen musste , um den Hund nicht zu überfahren .
und das vordere Auto war ein blauer Renault .
und das hintere Auto ist ein weißer oder silberner Wagen .
und der Mann , der den Ball fallen gelassen hat , hat erst noch der Frau geholfen , die Einkäufe einzuräumen .
und hat sich dann um die Autofahrer gekümmert .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO53FD_FSD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_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:           DEmo53FD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# 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: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Russian [rus] — L2
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo53FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo53FD_fsD
# Created:               2018-10-04
# Tokens:                175
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#