########
# ctok #
########
äh ich rufe an wegen dem Unfall wegen dem F16 war die Unfallnummer
äh es ist zum Unfall gekommen da
oder fange vorne an
äh ich stehe am hinteren Ende des Parkstreifens also der ganze Parkplatz liegt vor mir
auf der rechten Seite kommt eine Familie angelaufen hinter einem großen Sprinter äh was dazu angemerkt ist also die sehen nicht den die Fahrstreifen den Fahrstreifen
äh der Mann hat einen Fußball dabei
und auf der anderen Seite vom Parkplatz steht eine Frau äh die ihre Einkäufe mit äh einpackt in ihr Auto
und hat auch tatsächlich noch ein Hund dabei ich weiß gerade nicht ob er aufm Boden stand oder in ihrem Arm
äh also es kommen zwei Autos etwas schneller äh den Parkplatz entlang auf den großen Parkstreifen auf dem ich auch stehe
äh allerdings wird die Familie von einem weißen Sprinter verdeckt das heißt der erste Fahrer im blauen äh Renault hat nicht also sieht die Familie nicht
äh äh als die Familie über den Parkplatz gehen will fällt dem Mann der Ball herunter und auf die Fahrbahn
und demnach springt auch der Hund auf die Fahrbahn
also bremst der blaue oder der Fahrer vom blauen auto ab
äh der Fahrer vom weißen Auto ist fährt auch relativ schnell hinter ihm und auch nah
und der sieht das ganze Geschehen glaube ich nicht und fährt demnach dem blauen Auto hinten rauf

################
# mbartgec_th1 #
################
Ich rufe an wegen des Unfalls . Bei der F16 war die Unfallnummer
Es ist zum Unfall gekommen , da
oder fange vorne an
Ich stehe am hinteren Ende des Parkstreifens , also liegt der ganze Parkplatz vor mir .
Auf der rechten Seite kommt eine Familie angelaufen hinter einem großen Sprinter , was dazu angemerkt ist . Also die sehen nicht die Fahrstreifen und die Fahrstreifen
ähner Mann hat einen Fußball dabei .
Und auf der anderen Seite vom Parkplatz steht eine Frau äh , die ihre Einkäufe mit sich einpackt in ihr Auto .
Und sie hat auch tatsächlich noch einen Hund dabei .
Ich weiß gerade nicht , ob er auf dem Boden stand oder in ihrem Arm .
Also kommen zwei Autos etwas schneller an den Parkplatz entlang auf den großen Parkstreifen , auf dem ich auch stehe .
Allerdings wird die Familie von einem weißen Sprinter verdeckt , das heißt den ersten Fahrer im blauen . Renault hat nicht also sieht die Familie nicht
äh äh , als die Familie über den Parkplatz gehen will , fällt dem Mann der Ball herunter und auf die Fahrbahn .
Und demnach springt auch der Hund auf die Fahrbahn .
Also bremst der blaue oder der Fahrer vom blauen Auto ab
Der Fahrer vom weißen Auto fährt auch relativ schnell hinter ihm und auch nah
Und dem sieht das ganze Geschehen nicht glaube ich und fährt demnach das blaue Auto hinten raus .

###############
# mixtral_th1 #
###############
Ich rufe an wegen des Unfalls , der sich bezüglich des F16 ereignet hat .
Die Unfallnummer lautet …
Es ist zu einem Unfall gekommen , oder soll ich von vorne beginnen ?
Ich stehe am hinteren Ende des Parkstreifens , das heißt , der gesamte Parkplatz liegt vor mir auf der rechten Seite .
Eine Familie kommt hinter einem großen Sprinter her gelaufen .
Auffällig ist , dass sie die Fahrstreifen nicht beachten .
Der Mann hat einen Fußball dabei .
Auf der anderen Seite des Parkplatzes steht eine Frau , die ihre Einkäufe in ihr Auto einpackt und tatsächlich noch einen Hund bei sich hat .
Ich weiß gerade nicht , ob er am Boden saß oder in ihrem Arm gehalten wurde .
Also kommen zwei Autos etwas schneller den Parkstreifen entlang , auf dem ich ebenfalls stehe .
Leider wird die Familie von einem weißen Sprinter verdeckt , was bedeutet , dass der Fahrer des ersten blauen Fahrzeugs - in meinem Fall ein Renault - die Familie nicht sehen kann .
Als die Familie über den Parkplatz geht , fällt dem Mann der Ball herunter und auf die Fahrbahn , woraufhin auch der Hund auf die Fahrbahn springt .
Der Fahrer des blauen Autos bremst ab , der Fahrer des weißen Wagens hinter ihm fährt jedoch relativ schnell und dicht auf und bemerkt das Geschehen offenbar nicht , weshalb er dem stehenden blauen Auto hinten auffährt .

################
# transgec_th1 #
################
äh ich rufe an wegen des Unfalls , wegen der F16 war die Unfallnummer .
äh es ist zum Unfall gekommen da .
oder fange vorne an
äh ich stehe am hinteren Ende des Parkstreifens , also der ganze Parkplatz liegt vor mir .
Auf der rechten Seite kommt eine Familie angelaufen hinter einem großen Sprinter , äh was dazu angemerkt ist , also sehen die nicht den Fahrstreifen , den Fahrstreifen .
äh , der Mann hat einen Fußball dabei .
und auf der anderen Seite vom Parkplatz steht eine Frau , die ihre Einkäufe mit äh einpackt in ihr Auto .
und hat auch tatsächlich noch einen Hund dabei , ich weiß gerade nicht , ob er aufm Boden stand oder in ihrem Arm .
äh also kommen zwei Autos etwas schneller , äh den Parkplatz entlang , auf den großen Parkstreifen , auf dem ich auch stehe .
äh allerdings wird die Familie von einem weißen Sprinter verdeckt , das heißt , der erste Fahrer im blauen äh Renault hat nichts , also sieht die Familie nicht
äh äh , als die Familie über den Parkplatz gehen will , fällt dem Mann der Ball herunter und auf die Fahrbahn
und demnach springt auch der Hund auf die Fahrbahn .
also bremst der blaue oder der Fahrer vom blauen Auto ab
äh , der Fahrer vom weißen Auto ist auch relativ schnell hinter ihm und auch nah .
und der sieht das ganze Geschehen , glaube ich nicht , und fährt demnach mit dem blauen Auto hinten rauf .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO78MD_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:           DEmo78MD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                male
# 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: 216 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. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo78MD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo78MD_fsD
# Created:               2019-01-25
# Tokens:                233
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#