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# ctok #
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äh hallo Marcel
du glaubst nicht was gerade passiert ist
also ich war jetzt äh kurz am Parkplatz gewesen
und da war jetzt so eine äh so ein Paar gewesen mitm Kinderwagen
und äh dieser eine Mann der hatte wirklich einfach seinen Ball fallen lassen
und das ist auf die Straße gekullert sozusagen
und äh da waren halt zwei Autos ganz dicht aneinander
und das du glaubst nicht was passiert ist
die sind halt einfach weil sie so durcheinander waren einfach da war ein Verkehrsunfall
so so viel musst du nur wissen okay
die sind gegeneinander geknallt
und äh und das Erste was sich der Mann nach nach diesem Unfall einfach was er danach macht ist dass er einfach erstmal zu der Frau geht die auf der anderen Straßenseite war
und ihr mit ihren Lebensmitteln äh hilft die heruntergefallen sind
statt einfach mal zu gucken ob äh bei den Fahrzeugfahrern äh bei Fahrzeughaltern irgendwas passiert ist
ich meine mein Gott okay

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# mbartgec_th1 #
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Viele Grüße Marcel
Du glaubst nicht , was gerade passiert ist .
Also ich war jetzt äh kurz am Parkplatz gewesen .
Und da war jetzt so ein äh so ein Paar mit dem Kinderwagen gewesen .
Und dieser eine Mann , der wirklich einfach seinen Ball fallen ließ
Und das ist auf der Straße gekullert , sozusagen
Und äh , da waren halt zwei Autos ganz dicht aneinander
und dass du nicht weißt was passiert ist .
Die sind halt einfach , weil sie so durcheinander waren , einfach da war ein Verkehrsunfall
So viel musst du nur wissen okay
Die sind gegeneinander geknallt .
Und äh und das Erste was der Mann nach diesem Unfall einfach macht ist , dass er einfach erstmal zu der Frau geht , die auf der anderen Straßenseite war .
Und ihr mit ihren Lebensmitteln hilft , die heruntergefallen sind
statt einfach mal zu gucken , ob bei den Fahrzeugfahrern äh . bei Fahrzeughaltern irgendwas passiert ist
Ich meine meinen Gott okay

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# mixtral_th1 #
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Hallo , Marcel ,
du glaubst nicht , was gerade passiert ist .
Also , ich war kurz auf dem Parkplatz und da war ein Paar mit Kinderwagen .
Der Mann ließ wirklich einfach seinen Ball fallen und der rollte auf die Straße .
Da waren zwei Autos dicht aneinander und du glaubst nicht , was passiert ist .
Sie waren so durcheinander , dass es zu einem Verkehrsunfall kam .
Sie sind gegeneinander geknallt .
Das Wichtigste , was du wissen musst , ist , dass der Mann , nach diesem Unfall , stattdessen einfach zu der Frau ging , die auf der anderen Straßenseite war , um ihr bei ihren heruntergefallenen Lebensmitteln zu helfen , statt mal zu schauen , ob bei den Fahrzeughaltern etwas passiert ist .
Ich meine , mein Gott .

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# transgec_th1 #
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äh hallo Marcel
Du glaubst nicht , was gerade passiert ist .
also ich war jetzt äh kurz am Parkplatz gewesen .
und da war jetzt so eine äh so ein Paar gewesen mit dem Kinderwagen .
und äh , dieser eine Mann , der hatte wirklich einfach seinen Ball fallen lassen .
und das ist auf der Straße gekullert , sozusagen .
und äh da waren halt zwei Autos ganz dicht aneinander .
und das du nicht glaubst , was passiert ist .
Die sind halt einfach , weil sie so durcheinander waren , einfach da war ein Verkehrsunfall .
So viel musst du nur wissen , okay ?
Die sind gegeneinander geknallt .
Und äh und das Erste , was sich der Mann nach diesem Unfall einfach macht , was er danach macht , ist , dass er einfach erstmal zu der Frau geht , die auf der anderen Straßenseite war .
und ihr mit ihren Lebensmitteln äh hilft , die heruntergefallen sind .
Statt einfach mal zu gucken , ob äh bei den Fahrzeugfahrern äh bei Fahrzeughaltern irgendwas passiert ist
Ich meine , mein Gott ist okay .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI33MT_ISD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
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# 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:           DEbi33MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     21
# Gender:                male
# 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: onset: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 132 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. French [fra] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi33MT_isD.exb
# Original ID:           DEbi33MT_isD
# Created:               2019-06-03
# Tokens:                161
# Clauses:               15
#
# ================================================================================
#                                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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