########
# ctok #
########
hallo Steffi
ich war gerade aufm Parkplatz äh bei dem bei mir vor der Arbeit
und du glaubst nicht was ich da beobachtet habe
da ist erstmal äh ein Auffahrunfall passiert
und äh da ist halt so ein Pärchen an der Seite entlangspaziert mit einen Kinderwagen
und er hat irgendwie mit so einem Fußball rumgespielt
dann ist ihm der weggerollt quer über den Parkplatz rüber
und äh dabei war dann halt noch eine Frau die äh hat gerade ihr Auto ausgeräumt mit ihrem Einkauf irgendwie
und der Hund hat sich erschrocken
und der lief natürlich direkt zum Ball
und äh ja riss den ganzen Einkauf mit runter
und äh ja die Autos mussten bremsen
und äh irgendwie so ein blauer Renaultfahrer
und dahinter äh so ein weißes Auto mit so einem jüngeren Typen
der ist erstmal schön draufgefahren
er konnte auch gar nichts mehr machen
und äh ja Einkauf wurde dann eingesammelt
und äh haben dann auch gleich geguckt nach dem Schaden und Polizei gerufen
aber bin mir nich sicher ob das so gut war
na ja später mehr

################
# mbartgec_th1 #
################
Hallo Steffi
Ich war gerade auf dem Parkplatz äh bei dir vor der Arbeit .
Und du glaubst nicht , was ich da beobachtet habe
Da ist erstmal ein Auffahrunfall passiert .
Und äh , da ist halt so ein Pärchen an der Seite entlangspaziert mit einem Kinderwagen .
Und er hat irgendwie mit so einem Fußball rumgespielt .
Dann ist ihm quer über den Parkplatz weggerollt .
Und äh dabei war dann halt noch eine Frau , die äh gerade ihr Auto ausgeräumt hat mit ihrem Einkauf .
und der Hund hat sich erschrocken
Und der lief natürlich direkt zum Ball .
Und äh ja , riss den ganzen Einkauf mit runter
Und äh ja , die Autos mussten bremsen .
Und ähnlich so ein blauer Renaultfahrer
Und dahinter äh so ein weißes Auto mit so einem jüngeren Typen .
Der ist erstmal schön draufgefahren .
Er konnte auch gar nichts mehr machen
Und äh ja ! Ein Einkauf wurde dann eingesammelt
Und äh haben dann auch gleich geguckt nach dem Schaden und die Polizei gerufen
aber bin mir nicht sicher , ob das so gut war .
Na ja später mehr

###############
# mixtral_th1 #
###############
Hallo Steffi ,
ich war gerade auf dem Parkplatz – äh , bei dem vor meiner Arbeit – und du glaubst nicht , was ich beobachtet habe .
Zuerst ist ein Auffahrunfall passiert .
Dann ist ein Pärchen mit einem Kinderwagen an der Seite entlangspaziert .
Er hat irgendwie mit einem Fußball herumgespielt .
Dann ist ihm der Ball wegggerollt , quer über den Parkplatz .
In dem Moment war eine Frau dabei , ihr Auto auszuräumen und ihren Einkauf einzuladen .
Ein Hund erschreckte sich und rannte zum Ball – natürlich zog er den gesamten Einkauf hinter sich her .
Die Autos mussten bremsen .
Ein blauer Renault-Fahrer und dahinter ein weißes Auto mit einem jüngeren Typen fuhren direkt darauf .
Letzterer konnte nicht mehr rechtzeitig bremsen .
Ja , der Einkauf wurde eingesammelt .
Dann haben wir gleich nach dem Schaden geschaut und die Polizei gerufen , aber ich bin mir nicht sicher , ob das so gut war .
Na ja , später mehr .

################
# transgec_th1 #
################
Hallo Steffi
Ich war gerade aufm Parkplatz , äh bei dem bei mir vor der Arbeit .
Und du glaubst nicht , was ich da beobachtet habe .
da ist erstmal äh ein Auffahrunfall passiert .
und äh da ist halt so ein Pärchen an der Seite entlangspaziert mit einem Kinderwagen .
und er hat irgendwie mit so einem Fußball rumgespielt .
Dann ist ihm der weggerollt quer über den Parkplatz rüber .
und äh dabei war dann halt noch eine Frau , die äh gerade ihr Auto ausgeräumt hat mit ihrem Einkauf irgendwie .
und der Hund hat sich erschrocken .
und der lief natürlich direkt zum Ball .
und äh ja , riss den ganzen Einkauf mit runter .
Und äh ja , die Autos mussten bremsen .
und äh irgendwie so ein blauer Renaultfahrer .
und dahinter äh so ein weißes Auto mit so einem jüngeren Typen .
Der ist erstmal schön draufgefahren .
Er konnte auch gar nichts mehr machen .
und äh ja , Einkauf wurde dann eingesammelt .
und äh haben dann auch gleich nach dem Schaden geguckt und die Polizei gerufen .
aber bin mir nicht sicher , ob das so gut war .
Na ja später mehr .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO40FD_ISD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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_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:           DEmo40FD
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          yes
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     33
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 396 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. Danish [dan] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     5. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 396 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo40FD_isD.exb
# Original ID:           DEmo40FD_isD
# Created:               2018-11-21
# Tokens:                179
# Clauses:               20
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#