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# ctok #
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F16
äh eine Mutter mit einem Kinderwagen und ein Mann mit einem Ball den er prellend vor sich hinschlug äh laufen auf einem Bürgersteig
äh als sie die Straße überqueren wollen beim trifft der Ball beim Prellen den Fuß des Mannes
daraufhin springt ein Hund nach dem Ball
dieser reißt äh die Einkaufstüte der Frau herunter wo Zwiebeln oder Äpfel rausfallen
konnte ich nicht genau erkennen
daraufhin da kurz davor fuhren zwei Autos
oder zwei PKWs äh bogen auf diese Straße ab
äh da der vordere Autofahrer diesen dieses Geschehen mit dem Ball und dem Hund gesehen hatte bremste er
und das darauf Folgende der darauf folgende PKW fuhr auf den vorderen PKW auf
äh der vordere PKW war weiß
der hintere war glaube ich blau
im Vorderen saß ein Mann mit Glatze und etwas zu engem Shirt der etwas dicker war und einer kurzen Jeanshose
äh die Frau war vermutlich beim REWE einkaufen weil sie hatte eine REWE-Papiertüte
der Ball lag danach äh in einem Graben im Hintergrund
ja gut das
ja das war es eigentlich

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# mbartgec_th1 #
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F16
Eine Mutter mit einem Kinderwagen und ein Mann mit einem Ball , den er prellend vor sich hinschlug ähnlich laufen auf einem Bürgersteig .
Wenn sie die Straße überqueren wollen , trifft der Ball beim Laufen den Fuß des Mannes .
daraufhin springt ein Hund nach dem Ball .
Dieser reißt äh die Einkaufstüte der Frau herunter , wo Zwiebeln oder Äpfel rausfallen .
konnte ich nicht genau erkennen :
Da fuhren kurz davor zwei Autos
oder zwei PKWs äh bogen auf diese Straße ab .
Da der vordere Autofahrer dieses Geschehen mit dem Ball und dem Hund gesehen hatte bremste er
und das darauf Folgende : Der darauf folgende PKW fuhr auf den vorderen PKW auf
Äh der vordere PKW war weiß
Der Hintere war glaube ich blau
Im Vorderen saß ein Mann mit Glatze und etwas zu engem Shirt , das etwas dicker war und einer kurzen Jeanshose
Die Frau war vermutlich beim REWE einkaufen , weil sie eine REWE-Papiertüte hatte .
Der Ball lag danach äh in einem Graben im Hintergrund
Ja gut !
Ja , das war es eigentlich

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# mixtral_th1 #
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F16
Ähm eine Mutter mit einem Kinderwagen und ein Mann mit einem Ball , den er prellend vor sich her schob , liefen auf einem Gehsteig .
Ähm als sie die Straße überqueren wollten , traf der Ball beim Prellen den Fuß des Mannes .
Daraufhin sprang ein Hund hinter dem Ball her .
Dieser riss äh die Einkaufstüte der Frau herunter , woraus Zwiebeln oder Äpfel fielen .
Konnte ich nicht genau erkennen .
Daraufhin , just vorher , fuhren zwei Autos - oder zwei PKWs - äh ab , bogen auf diese Straße ab .
Ähm da der vordere Autofahrer dieses Geschehen mit dem Ball und dem Hund gesehen hatte , bremste er .
Und das nachfolgende Fahrzeug fuhr auf den vorderen PKW auf .
Ähm der vordere PKW war weiß .
Der hintere glaube ich , war blau .
Im Vorderen saß ein Mann mit Glatze und etwas zu engem Hemd , der etwas dicker war und einer kurzen Jeanshose .
Ähm die Frau war vermutlich beim REWE einkaufen , weil sie hatte eine REWE-Papiertüte .
Der Ball lag danach äh in einem Graben im Hintergrund .
Ja gut , das .
Ja , das war es eigentlich .

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# transgec_th1 #
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F16
äh eine Mutter mit einem Kinderwagen und ein Mann mit einem Ball , den er prellend vor sich hinschlug äh laufen auf einem Bürgersteig
äh , als sie die Straße überqueren wollen , trifft der Ball beim Prellen den Fuß des Mannes .
Daraufhin springt ein Hund nach dem Ball .
Dieser reißt äh die Einkaufstüte der Frau herunter , wo Zwiebeln oder Äpfel rausfallen .
konnte ich nicht genau erkennen .
daraufhin und kurz davor fuhren zwei Autos
oder zwei PKWs bogen auf diese Straße ab .
äh , da der vordere Autofahrer dieses Geschehen mit dem Ball und dem Hund gesehen hatte , bremste er .
und das darauf Folgende : der darauf folgende PKW fuhr auf den vorderen PKW auf
äh , der vordere PKW war weiß
Der hintere war , glaube ich , blau .
Im Vorderen saß ein Mann mit Glatze und etwas zu engem Shirt , das etwas dicker war , und einer kurzen Jeanshose .
Äh , die Frau war vermutlich bei REWE einkaufen , weil sie eine REWE-Papiertüte hatte .
Der Ball lag danach äh in einem Graben im Hintergrund .
Ja gut , das
ja , das war es eigentlich .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO74MD_FSD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
#
# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEmo74MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ 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. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo74MD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo74MD_fsD
# Created:               2019-01-24
# Tokens:                177
# Clauses:               17
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#