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# ctok #
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hi Jerome
ich muss dir gerade mal eben kurz erzählen was mir gerade passiert ist
also ich war bei dieser Studie
und dann habe ich da auf dem Parkplatz gewartet
und das war irgendwie ganz komisch
weil da stand eigentlich nur ein Transporter herum
und da war irgendwie ein junges Paar mit dem Kind
und der der Mann war halt dann äh gerade mitm Ball herum am Herumspielen
und die wollten dann halt quasi so über den Parkplatz drüberlaufen
und ja auf die anderen Seite da war halt eine gerade einfach eine eine eine junge Frau die gerade vom Einkaufen kam und ihre Sachen auspacken wollte
dem Mann ist dann halt äh also von dem Pärchen der Ball heruntergefallen
äh und zu der Frau halt gelaufen das heißt quasi über diesen Parkplatz rüber
und dem Augenblick kamen aber auch gerade zwei andere Autos
und der der eine hat natürlich eine Vollbremse gemacht
und der andere ist halt dem dann hinten draufgefahren
weil die das die junge Frau hatte eben auch einen Hund dabei
und der Hund ist direkt auf den Ball angesprungen
und deswegen musste der halt vordere Autofahrer dann äh ja sehr stark bremsen
und das war halt irgendwie ein bisschen komisch
weil dann habe ich mich halt erstmal drauf fokussiert dass halt äh der Frau geholfen wurde dass die wieder ihre Einkaufswagen zusammenbekommen weil da jetzt auch irgendwie ein paar Äpfel oder Zitronen rausgefallen sind
und in der Zeit haben die anderen beiden also die Autofahrer die den Crash hatten dann halt direkt die die Polizei angerufen
und dann ist auch dann natürlich noch der Mann hinzugekommen der den Ball dann fallengelassen hat
und ja jetzt bin ich mal gespannt wie das weiterläuft mit den dreien

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# mbartgec_th1 #
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Liebe Jerome
Ich muss dir gerade mal eben kurz erzählen was mir gerade passiert ist .
Also ich war bei dieser Studie .
Und dann habe ich da auf dem Parkplatz gewartet
Und das war irgendwie ganz komisch .
Weil da eigentlich nur ein Transporter herum stand .
Und da war irgendwie ein junges Paar mit dem Kind
Und der der Mann war halt dann ährend mit dem Ball herum am Fußballspielen .
Und die wollten dann halt quasi so über den Parkplatz drüberlaufen .
Und ja , auf der anderen Seite war da halt eine gerade einfache , eine junge Frau , die gerade aus dem Einkaufen kam und ihre Sachen auspacken wollte
Der Mann ist dann halt äh also von dem Pärchen des Balls heruntergefallen .
Und zu der Frau ist man halt gelaufen , das heißt quasi über diesen Parkplatz hinaus
Und an dem Augenblick kamen aber auch gerade zwei andere Autos :
Und der eine hat natürlich eine Vollbremse gemacht
Und der andere ist halt dann hinten draufgefahren .
Weil die Tatsache , dass die junge Frau eben auch einen Hund dabei hatte .
Und der Hund ist direkt auf den Ball angesprungen .
Und deswegen musste der halt vordere Autofahrer dann äh ja sehr stark bremsen .
Und das war halt irgendwie ein bisschen komisch .
weil dann habe ich mich halt erstmal drauf fokussiert , dass halt der Frau geholfen wurde , dass die wieder ihre Einkaufswagen zusammenbekommen , weil da jetzt auch irgendwie ein paar Äpfel oder Zitronen rausgefallen sind .
Und in der Zeit haben die anderen beiden also die Autofahrer , die den Crash hatten , dann halt direkt die Polizei angerufen
Und dann ist auch dann natürlich noch der Mann hinzugekommen , der den Ball dann fallengelassen hat
Und jetzt bin ich mal gespannt , wie das weiterläuft mit den dreien .

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# mixtral_th1 #
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Hallo Jerome ,
ich muss Ihnen gerade mal eben kurz erzählen , was mir eben passiert ist .
Also , ich war bei dieser Studie und wartete dann auf dem Parkplatz .
Und das war irgendwie komisch , weil da stand eigentlich nur ein Transporter herum .
Und plötzlich war da ein junges Paar mit Kind , der Mann spielte gerade mit einem Ball herum .
Sie wollten dann quer über den Parkplatz gehen auf die andere Seite , wo eine junge Frau gerade vom Einkaufen kam und ihre Taschen auspacken wollte .
Dem Mann ist dann der Ball runtergefallen und er rannte zu der Frau rüber über den Parkplatz .
In dem Moment kamen auch schon zwei andere Autos , einer bremste stark ab und der andere fuhr auf das erste Auto auf .
Das war deshalb passiert , weil die junge Frau hatte auch einen Hund dabei und dieser sprang sofort auf den Ball .
Deswegen musste der Fahrer des ersten Autos sehr stark bremsen .
Das war alles ein bisschen komisch , weil ich mich dann zuerst darauf konzentrierte , der Frau zu helfen , ihre Einkaufstasche wieder zusammenzubekommen , weil jetzt auch ein paar Äpfel oder Zitronen herausgefallen waren .
In der Zeit riefen die beiden Autofahrer , die den Unfall hatten , schon die Polizei an .
Und dann kam natürlich auch der Mann hinzu , der den Ball fallen ließ .
Jetzt warte ich mal gespannt darauf , wie das weitergeht mit den dreien .

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# transgec_th1 #
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Hi Jerome
Ich muss dir gerade mal eben kurz erzählen , was mir gerade passiert ist .
also ich war bei dieser Studie .
und dann habe ich da auf dem Parkplatz gewartet .
Und das war irgendwie ganz komisch .
weil da stand eigentlich nur ein Transporter herum .
Und da war irgendwie ein junges Paar mit dem Kind .
Und der Mann war halt dann äh gerade mitm Ball herum am Herumspielen .
Und die wollten dann halt quasi so über den Parkplatz drüberlaufen .
Und ja , auf der anderen Seite war halt gerade einfach eine , eine junge Frau , die gerade vom Einkaufen kam und ihre Sachen auspacken wollte .
Dem Mann ist dann halt äh also von dem Pärchen der Ball heruntergefallen .
äh und zu der Frau halt gelaufen , das heißt quasi über diesen Parkplatz rüber .
und in dem Augenblick kamen aber auch gerade zwei andere Autos
Und der eine hat natürlich eine Vollbremse gemacht .
und der andere ist halt dann hinten draufgefahren .
weil die junge Frau eben auch einen Hund dabei hatte
und der Hund ist direkt auf den Ball angesprungen .
Und deswegen musste halt der vordere Autofahrer dann äh ja sehr stark bremsen .
Und das war halt irgendwie ein bisschen komisch .
weil dann habe ich mich halt erstmal darauf fokussiert , dass halt äh der Frau geholfen wurde , dass die wieder ihre Einkaufswagen zusammenbekommen , weil da jetzt auch irgendwie ein paar Äpfel oder Zitronen rausgefallen sind .
Und in der Zeit haben die anderen beiden also die Autofahrer , die den Crash hatten , dann halt direkt die Polizei angerufen .
Und dann ist auch dann natürlich noch der Mann hinzugekommen , der den Ball dann fallengelassen hat .
Und ja , jetzt bin ich mal gespannt , wie das weiterläuft mit den dreien .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO21MD_ISD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
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# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEmo21MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     25
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 300 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 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
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo21MD_isD.exb
# Original ID:           DEmo21MD_isD
# Created:               2018-09-26
# Tokens:                288
# Clauses:               23
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#