########
# ctok #
########
äh guten Tag
hier ist die Zeugin F16
äh und ich sollte den äh Autounfall beobachten den ich gesehen habe
äh beschreiben den ich beobachtet habe so rum
äh und zwar äh waren auf dem Weg zwei Menschen mit einem äh Kinderwagen unterwegs
äh der Mann hat mit einem Fußball gespielt
hat ihn also hoch und runter gedribbelt
und auf der anderen Seite auf dem Parkplatz stand eine Frau die ihre Einkäufe eingeräumt hat
und äh es sind zwei Autos auf dem Parkplatz gefahren hintereinander
und dabei ist äh dem Mann mit dem Fußball äh der Fußball aus der Hand gefallen
äh und vor das Auto gerollt
äh daraufhin hat sich der Hund der Frau die gerade die Einkäufe eingeräumt hat erschreckt
und äh ist Richtung Ball gelaufen
und deswegen hat dann äh aufgrund des Balls und wahrscheinlich auch des Hundes hat das Auto gebremst das vordere
weswegen dann das äh hintere Auto äh bei dem vorderen Auto draufgefahren ist
und genau dann wurde auch schon die Polizei gerufen
und mehr habe ich nicht mitbekommen

################
# mbartgec_th1 #
################
An guten Tag
Hier ist die Zeugin F16
Und ich sollte den äh Autounfall beobachten , den ich gesehen habe .
Ääh beschreiben den ich beobachtet habe so rum
Und zwar waren auf dem Weg zwei Menschen mit einem äh Kinderwagen unterwegs .
ähner Mann hat mit einem Fußball gespielt .
hat ihn also hoch und runter gedribbelt
Und auf der anderen Seite stand auf dem Parkplatz eine Frau , die ihre Einkäufe eingeräumt hat
Und es sind zwei Autos auf dem Parkplatz gefahren hintereinander .
Und dabei ist äh dem Mann mit dem Fußball äh der Fußball aus der Hand gefallen .
Und vor das Auto gerollt
Außerhin hat sich der Hund der Frau , die gerade die Einkäufe eingeräumt hat , erschreckt
Und äh ist Richtung Ball gelaufen .
Und deswegen hat dann aufgrund des Balls und wahrscheinlich auch des Hundes das Auto gebremst , das vordere
Weil dann das äh hintere Auto äh bei dem vorderen Auto draufgefahren ist .
Und genau dann wurde auch schon die Polizei gerufen
Und mehr habe ich nicht mitbekommen

###############
# mixtral_th1 #
###############
Äh guten Tag ,
hier ist die Zeugin F16.
Äh und ich sollte den folgenden Autounfall beschreiben , den ich beobachtet habe :
Äh zwei Personen waren mit einem Kinderwagen unterwegs .
Der Mann spielte mit einem Fußball und dribbelte ihn hoch und runter .
Auf der anderen Seite , auf dem Parkplatz , stand eine Frau , die gerade ihre Einkäufe einräumte .
Und zwei Autos fuhren hintereinander auf den Parkplatz .
Plötzlich fiel dem Mann der Fußball aus der Hand und rollte vor das vordere Auto .
Daraufhin erschreckte sich der Hund der Frau , die gerade ihre Einkäufe einräumte , und lief Richtung Ball .
Deshalb bremste das vordere Auto ab , woraufhin das hintere Auto auf das vordere auffuhr .
In diesem Moment wurde bereits die Polizei gerufen .
Mehr habe ich nicht mitbekommen .

################
# transgec_th1 #
################
äh guten Tag
Hier ist die Zeugin F 16
äh und ich sollte den äh Autounfall beobachten , den ich gesehen habe .
äh beschreiben , was ich beobachtet habe so rum
äh und zwar waren auf dem Weg zwei Menschen mit einem äh Kinderwagen unterwegs .
äh , der Mann hat mit einem Fußball gespielt .
hat ihn also hoch und runter gedribbelt .
und auf der anderen Seite auf dem Parkplatz stand eine Frau , die ihre Einkäufe eingeräumt hat .
und äh , es sind zwei Autos auf dem Parkplatz hintereinander gefahren .
und dabei ist äh dem Mann mit dem Fußball äh der Fußball aus der Hand gefallen .
äh und vor das Auto gerollt
äh daraufhin hat sich der Hund der Frau , die gerade die Einkäufe eingeräumt hat , erschreckt .
und äh , ist Richtung Ball gelaufen .
und deswegen hat dann äh aufgrund des Balls und wahrscheinlich auch des Hundes das Auto das vordere gebremst .
weswegen dann das äh hintere Auto äh bei dem vorderen Auto draufgefahren ist
Und genau dann wurde auch schon die Polizei gerufen .
und mehr habe ich nicht mitbekommen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI36FT_FSD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                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:               multi
# 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-Lx
# Tokens:                103779
# Texts:                 659
# Learners:              165
# 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:           DEbi36FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     22
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 36 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi36FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi36FT_fsD
# Created:               2019-06-14
# Tokens:                175
# 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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#