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# ctok #
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äh hallo
ich rufe an bezüglich der Fallnummer F16
äh es geht um einen Unfall den ich beobachtet habe
äh dabei äh
äh also er ereignete sich auf einem Parkplatz
daneben äh gingen ein eine Frau und ein Mann äh äh
ja äh sie liefen neben dem Parkplatz entlang
und äh der Mann hatte einen Ball in der Hand mit dem er gespielt hat
äh dieser ist ihm dann aus der Hand gefallen und auf den Parkplatz gerollt
von der anderen Seite äh kam ein Hund auf diesen Ball zugerannt
also er war angeleint
und äh ja äh zur gleichen Zeit kam aber ein Auto angefahren
und äh äh der Ball rollte quasi vor das Auto
und äh der Hund lief auch vors Auto
deswegen hat es das Auto scharf abgebremst
und äh hinter dem hinter besagtem Auto war ein weiteres Auto wodurch es zu einem Auffahrunfall kam

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# mbartgec_th1 #
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äh hallo
Ich rufe an bezüglich der Fallnummer F16
Es geht um einen Unfall , den ich beobachtet habe .
äh dabei äh
Also ereignete er sich auf einem Parkplatz ,
Daneben gingen eine Frau und ein Mann äh äh
Ja äh , sie liefen neben dem Parkplatz entlang .
Und äh , der Mann hatte einen Ball in der Hand mit dem er gespielt hat
Dieser ist ihm dann aus der Hand gefallen und auf den Parkplatz gerollt
Von der anderen Seite kam ein Hund auf diesen Ball .
Also er war angeleint
Und äh ja äh zur gleichen Zeit kam aber ein Auto angefahren .
Und äh äh , der Ball rollte quasi vor das Auto .
Und äh , der Hund lief auch vor dem Auto .
deswegen hat es das Auto scharf abgebremst .
Und hinter dem besagten Auto war ein weiteres Auto , wodurch es zu einem Auffahrunfall kam .

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# mixtral_th1 #
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ich rufe an wegen der Fallnummer F16.
Es geht um einen Unfall , den ich beobachtet habe .
Er ereignete sich auf einem Parkplatz , daneben gingen eine Frau und ein Mann spazieren .
Ja , sie liefen neben dem Parkplatz entlang und der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er spielte .
Als dieser ihm aus der Hand fiel und auf den Parkplatz rollte , kam von der anderen Seite ein Hund angerannt , der an der Leine war .
Zur gleichen Zeit fuhr ein Auto heran und der Ball rollte quasi vor das Auto , während der Hund ebenfalls davor lief .
Deswegen bremste das Auto scharf ab und es kam zu einem Auffahrunfall mit dem Wagen hinter ihm .

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# transgec_th1 #
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äh hallo
Ich rufe an bezüglich der Fallnummer F 16.
äh es geht um einen Unfall , den ich beobachtet habe .
äh dabei äh
äh also , er ereignete sich auf einem Parkplatz .
Daneben gingen eine Frau und ein Mann äh äh
ja äh , sie liefen neben dem Parkplatz entlang .
und äh , der Mann hatte einen Ball in der Hand , mit dem er gespielt hat .
Äh , dieser ist ihm dann aus der Hand gefallen und auf den Parkplatz gerollt .
Von der anderen Seite äh kam ein Hund auf diesen Ball zugerannt .
also war er angeleint
und äh ja äh zur gleichen Zeit kam aber ein Auto angefahren .
und äh äh , der Ball rollte quasi vor das Auto .
und äh , der Hund lief auch vors Auto .
Deswegen hat es das Auto scharf abgebremst .
und äh , hinter dem hinter besagtem Auto war ein weiteres Auto , wodurch es zu einem Auffahrunfall kam .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI19FT_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:           DEbi19FT
# Language Count:        8
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     32
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Norwegian [nor] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Swedish [swe] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. Icelandic [isl] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     6. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     7. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     8. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi19FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi19FT_fsD
# Created:               2019-01-07
# Tokens:                148
# 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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# ================================================================================
#