########
# ctok #
########
hi
also äh ich stand im Park
und daraufhin kam lief eine kleine Familie vorbei in der der Mann mit einem Ball spielte
die Frau eine weitere Frau hat ihr Auto mit ihren Einkäufen beladen
und sie hatte ein Hund dabei
äh der Mann hat den Ball fallen lassen
und der Hund ist schlagartig hinterher gerannt
äh dann kamen zwei Autos auf uns zu
der das vordere Auto hat eine Vollbremse gemacht
und daher ist das Auto hintere Auto in das erste Auto gekracht
äh der Mann mit dem Ball hat dann der Frau geholfen
und ich war komplett ahnungslos
ich wusste in dem Moment nicht genau was ich machen soll
äh der Mann aus dem aus dem ersten Auto ist daraufhin ausgestiegen
und hat die Polizei angerufen
danach kam die Polizei

################
# mbartgec_th1 #
################
Hi
Also äh ich stand im Park .
Und daraufhin lief eine kleine Familie vorbei , in der der Mann mit einem Ball spielte
Die Frau eine weitere Frau hat ihr Auto mit ihren Einkäufen beladen
Und sie hatte einen Hund dabei
äh der Mann hat den Ball fallen lassen
Und der Hund ist schlagartig hinterher gerannt .
Dann kamen zwei Autos auf uns zu .
Das vordere Auto hat eine Vollbremse gemacht
Und daher ist das Auto hinter dem ersten Auto gegangen .
Der Mann mit dem Ball hat dann der Frau geholfen .
und ich war komplett ahnungslos
Ich wusste in dem Moment nicht genau , was ich machen soll
Der Mann aus dem ersten Auto ist daraufhin ausgestiegen .
und hat die Polizei angerufen
danach kam die Polizei

###############
# mixtral_th1 #
###############
Hallo ,
auch äh ich stand im Park .
Und daraufhin lief eine kleine Familie an mir vorbei , der Mann spielte mit einem Ball .
Die Frau und eine weitere Frau hatten ihr Auto mit ihren Einkäufen beladen
und sie hatte einen Hund dabei .
Äh der Mann ließ den Ball fallen
und der Hund rannte plötzlich und schnappte sofort hinterher .
Äh dann kamen zwei Autos auf uns zu .
Das vordere Auto bremste abrupt ,
und daraufhin fuhr das hintere Auto in das erste Auto .
Äh der Mann mit dem Ball half dann der Frau .
Ich stand völlig perplex da und wusste nicht genau , was ich tun sollte .
Äh Der Mann aus dem ersten Auto stieg anschließend aus und rief die Polizei .
Danach kam die Polizei .

################
# transgec_th1 #
################
Hi
also äh ich stand im Park .
und daraufhin kam eine kleine Familie vorbei , in der der Mann mit einem Ball spielte .
die Frau , eine weitere Frau hat ihr Auto mit ihren Einkäufen beladen .
und sie hatte einen Hund dabei .
Äh , der Mann hat den Ball fallen lassen .
und der Hund ist schlagartig hinterher gerannt .
äh dann kamen zwei Autos auf uns zu .
Das vordere Auto hat eine Vollbremse gemacht .
und daher ist das hintere Auto in das erste Auto gekracht .
Äh , der Mann mit dem Ball hat dann der Frau geholfen .
Und ich war komplett ahnungslos .
Ich wusste in dem Moment nicht genau , was ich machen soll .
äh der Mann aus dem ersten Auto ist daraufhin ausgestiegen .
und hat die Polizei angerufen .
Danach kam die Polizei .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI81FT_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:               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_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:           DEbi81FT
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     15
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          9
#
#   ▸ 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. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 24 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi81FT_isD.exb
# Original ID:           DEbi81FT_isD
# Created:               2019-01-22
# Tokens:                132
# 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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#