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# ctok #
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äh guten Tag hier ist DEbi76MR
und ich bin die Fallnummer F16
und ich hab gerade den Autounfall gesehen
und zwar ist gerade eben eine Familie mit einem Vater einer einer Mutter und einem Kind äh ja an einer Straße vorbeigelaufen
der Vater hat währenddessen mit dem Ball gespielt
als sie die Straße überqueren wollten ist dem Vater der Ball aus der Hand gefallen
und auf der gegenüberliegenden Straßenseite war halt eine Frau mit einer einem einer Einkaufstüte und einem Hund
der Hund ist auf den Ball zugelaufen
woraufhin ein blaues Auto welches äh nein woraufhin ein blaues Auto vor dem Ball gebremst hat
und daraufhin hatte das weiße Auto hinter dem blauen Auto keine Zeit zum keine Zeit zu bremsen
und ja ist ins blaue reingekracht

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# mbartgec_th1 #
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Achten Sie guten Tag hier ist DEbi76MR
Und ich bin die Fallnummer F16
Und ich hab gerade den Autounfall gesehen
Und zwar ist gerade eben eine Familie mit einem Vater einer Mutter und einem Kind äh ja an einer Straße vorbeigelaufen .
Der Vater hat währenddessen mit dem Ball gespielt
Als sie die Straße überqueren wollten , ist dem Vater der Ball aus der Hand gefallen
Und auf der gegenüberliegenden Straßenseite war halt eine Frau mit einem Einkaufsgut und einem Hund .
Der Hund ist auf den Ball zugelaufen
woraufhin ein blaues Auto welches äh nein woraufhin ein blaues Auto vor dem Ball gebremst hat
Und daraufhin hatte das weiße Auto hinter dem blauen Auto keine Zeit zu bremsen
Und ja ist ins blaue reingekracht

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# mixtral_th1 #
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Äh guten Tag , hier spricht DEbi76MR
und ich bin die Fallnummer F16
und ich habe gerade einen Autounfall gesehen .
Und zwar ist eben eine Familie mit einem Vater , einer Mutter und einem Kind an einer Straße vorbeigelaufen .
Der Vater hat währenddessen mit dem Ball gespielt .
Als sie die Straße überqueren wollten , fiel dem Vater der Ball aus der Hand .
Und auf der gegenüberliegenden Straßenseite war eine Frau mit einer Einkaufstüte und einem Hund .
Der Hund rannte auf den Ball zu .
Woraufhin ein blaues Auto , das vor dem Ball gebremst hat .
Und daraufhin hatte das weiße Auto hinter dem blauen Auto keine Zeit , zu bremsen und ist ins Blaue gefahren .

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# transgec_th1 #
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äh guten Tag hier ist DEbi76MR
und ich bin die Fallnummer F16
und ich habe gerade den Autounfall gesehen .
und zwar ist gerade eben eine Familie mit einem Vater , einer Mutter und einem Kind äh ja an einer Straße vorbeigelaufen .
Der Vater hat währenddessen mit dem Ball gespielt .
Als sie die Straße überqueren wollten , ist dem Vater der Ball aus der Hand gefallen .
und auf der gegenüberliegenden Straßenseite war halt eine Frau mit einer Tasche , einer Einkaufstüte und einem Hund .
Der Hund ist auf den Ball zugelaufen .
woraufhin ein blaues Auto , welches äh nein , woraufhin ein blaues Auto vor dem Ball gebremst hat .
und daraufhin hatte das weiße Auto hinter dem blauen Auto keine Zeit zum Bremsen und keine Zeit zu bremsen .
und ja , ist ins Blaue reingekracht .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI76MR_FSD                             
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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:               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:           DEbi76MR
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               —
# Birthplace:            —
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          10
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 2; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. Latin [lat] — notAvailable
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 2; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi76MR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi76MR_fsD
# Created:               2019-03-06
# Tokens:                127
# Clauses:               11
#
# ================================================================================
#                                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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#