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# ctok #
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äh ja ich stehe gerade aufm Parkplatz
und rechts von mir war halt ein Mann mit seiner Freundin wahrscheinlich spazieren
die hat auch einen Kinderwagen geschoben
und der Mann hatte halt mitn Ball gespielt
äh dann ist der denen halt mitten auf die Straße vom Parkplatz gerollt
und gegenüber von dem Mann stand halt eine Frau an ihrem geparkten Auto
und hat ihre Einkäufe gerade äh ins Auto geräumt
und die hatte einen Hund dabei
und der Hund ist dem Ball hinterhergerannt der auf die Straße gerollt ist
aber auf der Straße kamen halt gerade zwei hintereinanderfahrende Autos an
und weil halt der Hund und der Ball davor war musste das vordere Auto total scharf bremsen weshalb dann logischerweise das hintere Auto dem vorderen aufgefahren ist
und die Frau hat dann ihre Einkäufe fallen lassen um den Hund dann an der Leine noch zu halten
und dann bevor äh der Mann oder die Frau geguckt haben was mit dem Autofahrer ist haben die erstmal angefangen ihre Einkäufe wieder einzusammeln
und der Autofahrer hat auch gesehen also der Vordere äh dass die gerade gar nicht ihm Beachtung schenken
und hat dann schon angefangen mit dem hinteren Autofahrer zu reden
aber also gehört worüber weiß ich jetzt nicht

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# mbartgec_th1 #
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Ah ja , ich stehe gerade auf dem Parkplatz .
Und rechts von mir war halt ein Mann mit seiner Freundin wahrscheinlich spazieren
Die hat auch einen Kinderwagen geschoben
Und der Mann hatte halt mit dem Ball gespielt .
Dann ist der Kerl halt mitten auf die Straße vom Parkplatz gerollt .
Und gegenüber von dem Mann stand halt eine Frau an ihrem geparkten Auto .
und hat ihre Einkäufe gerade ins Auto geräumt
Und die hatte einen Hund dabei .
Und der Hund ist dem Ball hinterhergerannt , der auf die Straße gerollt ist .
aber auf der Straße kamen halt gerade zwei hintereinanderfahrende Autos an
Und weil halt der Hund und der Ball davor war , musste das vordere Auto total scharf bremsen , weshalb dann logischerweise das hintere Auto dem vorderen aufgefahren ist .
und die Frau hat dann ihre Einkäufe fallen lassen , um den Hund dann an der Leine noch zu halten
Und dann bevor der Mann oder die Frau geguckt hat , was mit dem Autofahrer ist , haben die erstmal angefangen ihre Einkäufe wieder einzusammeln
Und der Autofahrer hat auch gesehen , also der Vordere , dass die gerade gar keine Beachtung schenken
und hat dann schon angefangen mit dem hinteren Autofahrer zu reden
aber also gehört , worüber weiß ich jetzt nicht .

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# mixtral_th1 #
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Ja , ich stehe hier auf dem Parkplatz .
Rechts von mir ist wahrscheinlich ein Mann mit seiner Freundin spazieren gegangen .
Sie schoben auch einen Kinderwagen .
Der Mann spielte mit einem Ball .
Dann rollte der Ball mitten auf die Straße vom Parkplatz .
Gegenüber dem Mann stand eine Frau an ihrem geparkten Auto und räumte ihre Einkäufe ein .
Sie hatte einen Hund dabei , der dem Ball hinterhergerannt ist , als er auf die Straße rollte .
Aber auf der Straße kamen gerade zwei Autos hintereinander , und weil der Hund und der Ball davor waren , musste das vordere Auto stark bremsen .
Deshalb fuhr dann natürlich das hintere Auto auf das vordere auf .
Die Frau ließ ihre Einkäufe fallen , um den Hund an der Leine zu halten .
Bevor der Mann oder die Frau gesehen hat , was mit dem Autofahrer ist , haben sie erstmal angefangen , ihre Einkäufe wieder einzusammeln .
Der Autofahrer des vorderen Wagens hat auch gesehen , dass sie ihm keine Beachtung schenkten , und hat schon mit dem hinteren Autofahrer gesprochen , aber worüber , weiß ich nicht .

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# transgec_th1 #
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äh ja , ich stehe gerade aufm Parkplatz .
und rechts von mir war halt ein Mann mit seiner Freundin wahrscheinlich spazieren .
Die hat auch einen Kinderwagen geschoben .
und der Mann hatte halt mit dem Ball gespielt .
äh dann ist der einen halt mitten auf die Straße vom Parkplatz gerollt .
und gegenüber von dem Mann stand halt eine Frau an ihrem geparkten Auto .
und hat ihre Einkäufe gerade äh ins Auto geräumt .
und die hatte einen Hund dabei .
und der Hund ist dem Ball hinterhergerannt , der auf die Straße gerollt ist .
aber auf der Straße kamen halt gerade zwei hintereinanderfahrende Autos an .
Und weil halt der Hund und der Ball davor waren , musste das vordere Auto total scharf bremsen , weshalb dann logischerweise das hintere Auto auf das vordere aufgefahren ist .
und die Frau hat dann ihre Einkäufe fallen lassen , um den Hund dann noch an der Leine zu halten .
Und dann , bevor äh der Mann oder die Frau geguckt haben , was mit dem Autofahrer ist , haben die erstmal angefangen ihre Einkäufe wieder einzusammeln .
und der Autofahrer hat auch gesehen , also die Vorderen , äh , dass die ihm gerade gar keine Beachtung schenken .
und hat dann schon angefangen mit dem hinteren Autofahrer zu reden .
aber also gehört , worüber weiß ich jetzt nichts .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEMO83MD_ISD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
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# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEmo83MD
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L1, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; duration: 204 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. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 60 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEmo83MD_isD.exb
# Original ID:           DEmo83MD_isD
# Created:               2019-02-08
# 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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