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# ctok #
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äh ja hallo
hier ist DEmo38FD
ich habe äh einen Vorfall zu melden
beziehungsweise wurde gebeten ihnen zu sagen äh was vorgefallen ist beim Vorfall F16
und zwar äh konnte ich einen Auffahrunfall beobachten
äh und zwar war es an einer an auf einem Parkplatzsituation äh wo ein Auto gestoppt hat äh da ein blaues Auto gestoppt hat oder stark bremsen musste äh da ein Fußgänger seinen Ball verloren hat und äh gleichzeitig auch der Hund von einer anderen äh Frau die gerade eingepackt hat oder ihre Sachen ihre äh Einkäufe eingepackt hat äh ihr Hund äh auch zugleich vor das Auto gelaufen sind
und somit hat das blaue Auto äh stark gebremst und gestoppt und äh um niemanden zu überfahren oder auch keine Gegenstände zu überfahren
und in dem Moment äh ist ein weißes Auto was hinter diesem blauen Auto gefahren ist äh auf das blaue Auto durch die starke Bremsung äh aufgefahren

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# mbartgec_th1 #
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Oh ja , hallo
hier ist DEmo38FD
Ich habe äh einen Vorfall zu melden
beziehungsweise wurde gebeten ihnen zu sagen , was vorgefallen ist beim Vorfall F16.
Und zwar konnte ich einen Auffahrunfall beobachten .
Und zwar war es an einem Ort in einer Parkplatzsituation äh wo ein Auto gestoppt hat äh da ein blaues Auto gestoppt hat oder stark bremsen musste , da ein Fußgänger seinen Ball verloren hat und gleichzeitig auch der Hund von einer anderen äh Frau , die gerade ihre Sachen eingepackt hat oder ihre Sachen ihre äh Einkäufe eingepackt hat , sowie ihr Hund äh auch zugleich vor das Auto gelaufen ist .
Und somit hat das blaue Auto äh stark gebremst und gestoppt und äh , um niemanden zu überfahren oder auch keine Gegenstände zu überfahren
Und in dem Moment ist ein weißes Auto , was hinter diesem blauen Auto gefahren ist , äh auf das blaue Auto durch die starke Bremsung aufgefahren

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# mixtral_th1 #
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Ja , hallo ,
hier ist Demo38FD .
Ich habe einen Vorfall zu melden ,
beziehungsweise wurde gebeten , Ihnen zu sagen , was passiert ist beim Unfall F16.
Und zwar konnte ich einen Auffahrunfall beobachten .
Es war an einem Parkplatz ,
wo ein Auto angehalten hatte ,
ein blaues Auto hielt oder bremste stark ab ,
da ein Fußgänger seinen Ball verloren hatte und
gleichzeitig lief der Hund einer anderen Frau vor das Auto , die gerade ihre Sachen einpackte .
Und so hat das blaue Auto stark gebremst und ist stehengeblieben , um niemanden zu überfahren oder auch keine Gegenstände zu überfahren .
In dem Moment fuhr ein weißes Auto , das hinter diesem blauen Auto fuhr , auf das blaue Auto durch die starke Bremsung auf .

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# transgec_th1 #
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äh ja hallo
hier ist DEmo38FD
Ich habe äh einen Vorfall zu melden .
beziehungsweise wurde gebeten , ihnen zu sagen , was vorgefallen ist beim Vorfall F 16
und zwar konnte ich einen Auffahrunfall beobachten .
äh und zwar war es an einer an einer Parkplatzsituation , wo ein Auto gestoppt hat , äh da ein blaues Auto gestoppt hat oder stark bremsen musste , äh da ein Fußgänger seinen Ball verloren hat und äh gleichzeitig auch der Hund von einer anderen äh Frau , die gerade eingepackt hat oder ihre Sachen oder ihre Einkäufe eingepackt hat , äh ihr Hund äh auch zugleich vor das Auto gelaufen ist .
und somit hat das blaue Auto äh stark gebremst und gestoppt und äh , um niemanden zu überfahren oder auch keine Gegenstände zu überfahren .
und in dem Moment ist äh ein weißes Auto , das hinter diesem blauen Auto gefahren ist , auf das blaue Auto durch die starke Bremsung äh aufgefahren .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO38FD_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:           DEmo38FD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     28
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 336 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 336 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo38FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo38FD_fsD
# Created:               2018-11-19
# Tokens:                154
# Clauses:               8
#
# ================================================================================
#                                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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