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# ctok #
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äh ja guten Tag
mein Name ist DEmo06FD
sie haben mich äh gebeten zum Fall F16 äh eine Aussage auf ihrer Mailbox zu tätigen
äh ich bin das war soll ich ich denke mal das war so früher Vormittag herum
da ist ein Mann der hat mit dem der hat einen Ball gedribbelt mit einer Frau mit Kinderwagen entlanggefahren
auf der gegenüberliegenden Straßenseite war eine Frau
die hat ihre Einkäufe in den Kofferraum verladen
und äh hatte dabei den Hund an der Leine
dann äh schien also das nächste was ich gesehen habe ist dass der Ball auf die Straße gerollt ist
dann äh hat äh der Hund ist dann zu dem Ball hingerannt
äh daraufhin hat also hat der äh Hund mit der Leine äh an der Frau gezogen woraufhin der Einkauf aus der Tüte fiel
äh ja dann hat halt relativ schnell davor ein Auto gebremst obwohl das jetzt von der Distanz für mich jetzt nicht so aussah als ob das kurz davor stand den Hund anzufahren
und der Ballbesitzer hat sich dann da auch noch relativ gekümmert
und wie ich das dann gesehen habe wurde dann die Polizei vom einen der Autofahrer gerufen
also so weit kann ich jetzt die Situation wiedergeben
ja

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# mbartgec_th1 #
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Oh ja guten Tag
Mein Name ist DEmo06FD
Sie haben mich äh gebeten für den Fall F16 eine Aussage auf ihrer Mailbox zu tätigen
äh ich bin , das war soll ich . Denk mal , das war so früher am Nachmittag herum
Da ist ein Mann , der mit dem Ball gedribbelt hat mit einer Frau mit Kinderwagen entlanggefahren .
Auf der gegenüberliegenden Straßenseite war eine Frau
Die hat ihre Einkäufe in den Kofferraum verladen
und äh hatte dabei den Hund an der Leine
Dann schien also das nächste was ich gesehen habe , dass der Ball auf die Straße gerollt ist .
Dann hat äh der Hund dann den Ball hingerannt
Außerhin hat also der Hund mit der Leine an die Frau gezogen , woraufhin der Einkauf aus der Tüte fiel
Ja , dann hat halt relativ schnell davor ein Auto gebremst , obwohl das jetzt von der Distanz für mich jetzt nicht so aussah , als ob das kurz davor stand , den Hund anzufahren .
Und der Ballbesitzer hat sich dann da auch noch relativ gekümmert
Und wie ich das dann gesehen habe , wurde dann die Polizei von einem der Autofahrer gerufen
Also kann ich jetzt die Situation wiedergeben
Ja

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# mixtral_th1 #
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Ja , hallo ,
guten Tag ,
mein Name ist Demo06FD .
Sie haben mich darum gebeten , zum Fall F16 eine Aussage auf ihrer Mailbox zu hinterlassen .
Ich war es , ich glaube , das war am frühen Vormittag .
Da ist ein Mann gefahren , der mit einem Ball gedribbelt hat , entlang einer Frau mit Kinderwagen auf der gegenüberliegenden Straßenseite .
Diese Frau lud ihre Einkäufe in den Kofferraum , während sie gleichzeitig einen Hund an der Leine hatte .
Dann rollte der Ball auf die Straße , und der Hund rannte hinterher .
Anschließend zog der Hund an der Leine und die Tüte mit den Einkäufen fiel heraus .
Ja , dann hat relativ schnell ein Auto vor dem Hund gebremst , obwohl es nicht so ausgesehen hat , als ob es kurz davor stand , den Hund zu rammen .
Der Ballbesitzer hat sich auch um die Sache gekümmert .
Als ich hinsah , rief dann ein Autofahrer die Polizei .
So weit kann ich die Situation wiedergeben .
Ja .

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# transgec_th1 #
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äh ja , guten Tag
Mein Name ist DEmo06FD .
Sie haben mich äh gebeten , zum Fall F16 äh eine Aussage auf ihrer Mailbox zu tätigen .
äh ich bin das , was ich soll , ich denke mal , das war so früher Vormittag herum .
da ist ein Mann , der mit dem , der einen Ball gedribbelt hat , mit einer Frau mit Kinderwagen entlanggefahren ist .
auf der gegenüberliegenden Straßenseite war eine Frau .
Die hat ihre Einkäufe in den Kofferraum verladen .
und äh , hatte dabei den Hund an der Leine .
Dann schien es also , dass das nächste , was ich gesehen habe , ist , dass der Ball auf die Straße gerollt ist .
Dann hat äh , der Hund ist dann zu dem Ball hingerannt .
äh daraufhin hat also der Hund mit der Leine äh an die Frau gezogen , woraufhin der Einkauf aus der Tüte fiel
äh ja dann hat halt relativ schnell davor ein Auto gebremst , obwohl das jetzt von der Distanz für mich jetzt nicht so aussah , als ob das kurz davor stand , den Hund anzufahren .
und der Ballbesitzer hat sich dann da auch noch relativ gekümmert .
Und wie ich das dann gesehen habe , wurde dann die Polizei von einem der Autofahrer gerufen .
also so weit kann ich jetzt die Situation wiedergeben .
ja

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#                              METADATA: DEMO06FD_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:           DEmo06FD
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     28
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 336 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 156 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo06FD_fsD.exb
# Original ID:           DEmo06FD_fsD
# Created:               —
# Tokens:                206
# Clauses:               16
#
# ================================================================================
#                                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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