########
# ctok #
########
hallo hier ist DEmo87MD
ich bin äh Zeuge im fall F16
und äh möchte von dem Unfall berichten
äh die Familie also der Vater also der vermutliche Vater und mit der Mutter und mit dem Kinderwagen ist die Straße entlang gelaufen
und wollten dann äh die Straße überqueren
dabei ist dem Mann der ein Fußball aus der Hand gefallen
welcher dann daraufhin über die Straße rollte
die äh auf der anderen Seite der Straße war eine Frau mit ihrem Hund
und der Hund der Frau ist dann zum Ball gelaufen
weswegen das äh weswegen die beiden Autos welche um die Kurve kamen äh bremsen mussten
und der blaue Wagen welcher zuerst in die Kurve gefahren ist hat eine Vollbremsung gemacht
und der äh Wagen hinter ihm konnte nicht mehr so schnell reagieren und ist ihm deswegen dann aufgefahren

################
# mbartgec_th1 #
################
hallo hier ist DEmo87MD
Ich bin Zeuge im Fall F16.
Und äh möchte von dem Unfall berichten .
In der Familie ist also der Vater also der vermutliche Vater und mit der Mutter und mit dem Kinderwagen ist die Straße entlang gelaufen .
und wollten dann äh die Straße überqueren .
dabei ist dem Mann , der einen Fußball aus der Hand gefallen hat ,
welcher dann daraufhin über die Straße rollte .
Auf der anderen Seite der Straße war eine Frau mit ihrem Hund .
Und der Hund der Frau ist dann zum Ball gelaufen
Warum das äh weswegen die beiden Autos , welche um die Kurve kamen , und bremsen mussten
und der blaue Wagen , welcher zuerst in die Kurve gefahren ist , hat eine Vollbremsung gemacht
Und der Wagen hinter ihm konnte nicht mehr so schnell reagieren und ist ihm deswegen dann aufgefahren .

###############
# mixtral_th1 #
###############
Hallo , hier ist Demo87MD .
Ich bin ein Zeuge im Fall F16 und möchte über den Unfall berichten .
Die Familie - also der Vater , der vermutliche Vater , und die Mutter mit dem Kinderwagen - ist die Straße entlang gelaufen .
Sie wollten dann die Straße überqueren .
Dabei ist dem Mann , der einen Fußball in der Hand hielt , der Ball aus der Hand gefallen und über die Straße gerollt .
Auf der anderen Seite der Straße war eine Frau mit ihrem Hund .
Und der Hund der Frau lief zum Ball .
Weswegen die beiden Autos , die um die Kurve kamen , bremsen mussten .
Der blaue Wagen , der als Erstes in die Kurve fuhr , machte eine Vollbremsung .
Der Wagen hinter ihm konnte nicht mehr so schnell reagieren und fuhr ihm deswegen auf .

################
# transgec_th1 #
################
Hallo hier ist DEmo87MD .
Ich bin äh Zeuge im Fall F 16.
und äh möchte von dem Unfall berichten .
äh die Familie also der Vater also der vermutliche Vater und mit der Mutter und mit dem Kinderwagen ist die Straße entlang gelaufen
und wollten dann äh die Straße überqueren .
Dabei ist dem Mann ein Fußball aus der Hand gefallen .
welcher dann daraufhin über die Straße rollte .
Die äh auf der anderen Seite der Straße war eine Frau mit ihrem Hund .
und der Hund der Frau ist dann zum Ball gelaufen .
weswegen das äh weswegen die beiden Autos , welche um die Kurve kamen , äh bremsen mussten
und der blaue Wagen , welcher zuerst in die Kurve gefahren ist , hat eine Vollbremsung gemacht .
und der äh Wagen hinter ihm konnte nicht mehr so schnell reagieren und ist ihm deswegen dann aufgefahren .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO87MD_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:           DEmo87MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     15
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 180 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 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
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo87MD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo87MD_fsD
# Created:               2019-05-08
# Tokens:                138
# 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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#