########
# ctok #
########
also ich war ja gerade auf diesem Parkplatz da
und du hast ja keine Ahnung was da passiert ist
äh da ist so da war so ein Pärchen eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Mann der mit so einem Fußball gespielt hat
und hat den die ganze Zeit auf und ab geworfen warum auch immer
und da war irgendeine Frau auf der anderen Seite von der Straße
die hat ihre Einkäufen also hat ihre Sachen da eingeräumt in ihr Auto
und die hatte auch einen Hund
und dieser Mann dem ist der Ball aus der Hand gerutscht über die Straße
und der Hund hat das gesehen
und ist dann halt auf den zugerannt
und hat gebellt
und genau in dem Moment sind zwei Autos an äh da entlanggefahren
und der ist der erste Autofahrer ist abrupt stehen geblieben so mit dem Auto halt
und der andere ist ihm voll hinten reingefahren
und dann hat er auch sofort die Polizei gerufen

################
# mbartgec_th1 #
################
Also ich war ja gerade auf diesem Parkplatz da
Und du hast ja keine Ahnung , was da passiert ist .
äh da ist so , da war so ein Pärchen , eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Mann , der mit so einem Fußball gespielt hat .
und hat den die ganze Zeit auf und ab geworfen , warum auch immer
Und da war irgendeine Frau auf der anderen Seite von der Straße .
Die hat ihre Einkäufe gemacht also hat sie ihre Sachen da eingeräumt in ihrem Auto .
Und die hatte auch einen Hund
Und dieser Mann hat den Ball aus der Hand gerutscht über die Straße .
Und der Hund hat das gesehen .
und ist dann halt auf den
und hat gebellt
Und genau in dem Moment sind zwei Autos an äh da entlanggefahren
Und der ist der erste Autofahrer , abrupt stehen geblieben ; so mit dem Auto halt
Und der andere ist ihm voll hinten reingefahren .
Und dann hat er auch sofort die Polizei gerufen

###############
# mixtral_th1 #
###############
Auch ich war eben auf diesem Parkplatz dort .
Und du hast ja keine Ahnung , was dort passiert ist .
Äh , da war ein Paar , eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Mann , der mit einem Fußball spielte .
Er hat den die ganze Zeit hin und her geworfen , warum auch immer .
Und da war irgendeine Frau auf der anderen Seite der Straße .
Sie räumte ihre Einkäufe in ihr Auto ein .
Und sie hatte auch einen Hund .
Der Mann ließ den Ball aus Versehen fallen , und er rollte über die Straße .
Der Hund sah das und rannte sofort los und bellte .
Genau in diesem Moment fuhren zwei Autos an äh da vorbei .
Der erste Autofahrer bremste abrupt ab , und der andere fuhr ihm hinten drauf .
Und er rief sofort die Polizei .

################
# transgec_th1 #
################
also ich war ja gerade auf diesem Parkplatz da .
Und du hast ja keine Ahnung , was da passiert ist .
äh da ist so , da war so ein Pärchen , eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Mann , der mit so einem Fußball gespielt hat .
und hat den die ganze Zeit auf und ab geworfen , warum auch immer .
und da war irgendeine Frau auf der anderen Seite von der Straße .
Die hat ihre Einkäufe , also hat sie ihre Sachen da eingeräumt in ihr Auto .
und die hatte auch einen Hund .
und diesem Mann ist der Ball aus der Hand gerutscht über die Straße .
und der Hund hat das gesehen .
und ist dann halt auf den zugerannt .
und hat gebellt .
und genau in dem Moment sind zwei Autos an äh da entlanggefahren .
und der ist der erste Autofahrer , der abrupt stehen geblieben ist , so mit dem Auto halt .
und der andere ist ihm voll hinten reingefahren .
Und dann hat er auch sofort die Polizei gerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI68FG_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:           DEbi68FG
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            currently unemployed / other
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: duration: 216 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Greek [ell] — L2
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#        Exposure: duration: 216 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     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
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi68FG_isD.exb
# Original ID:           DEbi68FG_isD
# Created:               —
# 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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#