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# ctok #
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äh hallo
äh hier ist die F16
und zwar ist äh ein Unfall passiert
äh ein Mann und eine Frau sind spazieren gegangen über ein Parkplatz
äh und die Frau schob einen Kinderwagen
der Mann hatte einen Fußball in der Hand
auf dem Parkplatz stand eine Frau welche ihre Einkäufe in ihr Auto packte
und sie hatte einen Hund bei sich
als der Mann und die Frau mit dem Kinderwagen und dem Fußball an der Straße angelangt waren schoss der Mann einen Fußball über die Straße
und äh der Hund sprang dem Ball hinterher
von rechts kam ein Auto welches schlagartig bremste
hinter ihm war noch ein zweites Auto welches in das erste Auto hineingefahren ist
der Mann mit dem Fußball half erst der Frau mit dem Hund da sie ihre Einkäufe in der Hand gehalten hatte äh die Einkäufe wieder aufzusammeln da sie sie fallen gelassen hatte
und dann ging er zu den Männern die aus den Autos ausgestugen ausgestiegen waren äh weil die die Polizei alarmiert hatten

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# mbartgec_th1 #
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äh hallo
Hier ist die F16
Und zwar ist äh ein Unfall passiert .
Ein Mann und eine Frau sind spazieren gegangen über einen Parkplatz .
Und die Frau schob einen Kinderwagen
Der Mann hatte einen Fußball in der Hand
Auf dem Parkplatz stand eine Frau , welche ihre Einkäufe in ihr Auto packte
Und sie hatte einen Hund bei sich
als der Mann und die Frau mit dem Kinderwagen und dem Fußball an der Straße angelangt waren schoss der Mann einen Fußball über die Straße .
Und äh , der Hund sprang den Ball hinterher
Von rechts kam ein Auto , welches schlagartig bremste
Hinter ihm war noch ein zweites Auto , welches in das erste Auto hineingefahren ist
Der Mann mit dem Fußball half erst der Frau mit dem Hund , da sie ihre Einkäufe in der Hand gehalten hatte äh die Einkäufe wieder aufzusammeln , da sie sie fallen gelassen hatte
Und dann ging er zu den Männern , die aus den Autos ausgestiegen waren , weil die die Polizei alarmiert hatten .

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
hier ist die F16 , und zwar ist ein Unfall passiert .
Ein Mann und eine Frau sind spazieren gegangen über einen Parkplatz .
Sie ( die Frau ) schob einen Kinderwagen .
Der Mann hatte einen Fußball in der Hand .
Auf dem Parkplatz stand eine Frau , die ihre Einkäufe in ihr Auto packte und sie hatte einen Hund bei sich .
Als der Mann und die Frau mit dem Kinderwagen und dem Fußball an der Straße angekommen waren , schoss der Mann einen Ball über die Straße .
Und plötzlich sprang der Hund dem Ball hinterher .
Von rechts kam ein Auto , das sofort bremste .
Hinter ihm war noch ein zweites Auto , das ins erste Auto hineinfuhr .
Der Mann mit dem Fußball half zuerst der Frau mit dem Hund , da sie ihre Einkäufe in der Hand gehalten hatte ; die Einkäufe wieder aufzusammeln , da sie sie fallen gelassen hatte .
Und dann ging er zu den Männern , die aus den Autos ausgestiegen waren , weil sie die Polizei alarmiert hatten .

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# transgec_th1 #
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äh hallo
äh hier ist die F16
und zwar ist äh ein Unfall passiert .
Äh , ein Mann und eine Frau sind spazieren gegangen über einen Parkplatz .
äh und die Frau schob einen Kinderwagen
Der Mann hatte einen Fußball in der Hand .
Auf dem Parkplatz stand eine Frau , welche ihre Einkäufe in ihr Auto packte .
und sie hatte einen Hund bei sich .
Als der Mann und die Frau mit dem Kinderwagen und dem Fußball an der Straße angelangt waren , schoss der Mann einen Fußball über die Straße .
und äh , der Hund sprang dem Ball hinterher .
Von rechts kam ein Auto , welches schlagartig bremste .
Hinter ihm war noch ein zweites Auto , welches in das erste Auto hineingefahren ist .
Der Mann mit dem Fußball half erst der Frau mit dem Hund , da sie ihre Einkäufe in der Hand gehalten hatte , äh die Einkäufe wieder aufzusammeln , da sie sie fallen gelassen hatte .
und dann ging er zu den Männern , die aus den Autos ausgestiegen waren , äh , weil die die Polizei alarmiert hatten .

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#                              METADATA: DEMO86FD_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:           DEmo86FD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                female
# 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: 192 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo86FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo86FD_fsD
# Created:               2019-05-15
# Tokens:                169
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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