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# ctok #
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ja hallo
äh ich wollte hier eine Unfall melden
es geht um den Fall 16
äh es ist aufm Parkplatz passiert gerade eben
ich war als Augenzeuge dabei
äh dabei ging es um ein um zwei Autos um einen Klio blauen Klio und um einen Golf Fünfer der von hinten auf das Klio auffuhr
äh die Vorgeschichte war jetzt so dass ein Mann mit seiner Frau an der Seite gelaufen ist
und der das Ball von dem Mann aus seinem Hand ausgerutscht ist sage ich mal
und auf die Straße ging
das führte dann dazu dass der Hund zum Ball wollte
und als der Fahrer von dem vorderen Wagen das gesehen hat wollte er das Hund nicht wollte er den Hund nicht anfahren
und halt hat dann Sofortbremse gemacht
und das fuhr dann dazu dass der hintere Wagen nicht schnell reagieren konnte
ist dann aufgefahren
das dazu kam es dann nur zum Sachschaden
dabei wurde keiner verletzt
und der vordere Mann hat dann sie betätigt
die Polizei gerufen

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# mbartgec_th1 #
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Ja hallo
äh ich wollte hier einen Unfall melden
Es geht um den Fall 16.
Es ist auf dem Parkplatz passiert gerade eben .
Ich war als Augenzeuge dabei
Dabei ging es um ein um zwei Autos um einen blauen Klio und um einen Golf Fünfer , der von hinten auf das Klio auffuhr .
Die Vorgeschichte war jetzt so , dass ein Mann mit seiner Frau an der Seite gelaufen ist
Und der Ball von dem Mann aus seiner Hand ausgerutscht ist , sage ich mal :
und auf die Straße ging
Das führte dann dazu , dass der Hund zum Ball wollte
Und als der Fahrer von dem vorderen Wagen das gesehen hat wollte er den Hund nicht anfahren
Und halt hat dann eine Sofortbremse gemacht
Und das fuhr dann dazu , dass der hintere Wagen nicht schnell reagieren konnte
ist dann aufgefahren
Dann kam es dann nur zum Sachschaden .
Dabei wurde keiner verletzt
Und der vordere Mann hat dann sie betätigt
Die Polizei gerufen

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# mixtral_th1 #
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Äh ich wollte hier einen Unfall melden .
Es geht um den Fall 16.
Äh es ist auf dem Parkplatz passiert , gerade eben .
Ich war als Augenzeuge dabei .
Ähm dabei ging es um zwei Autos , einen klio blauen Klio und einen Golf Fünfer , der von hinten auf das Klio auffuhr .
Äh die Vorgeschichte war jetzt so , dass ein Mann mit seiner Frau an der Seite lief und der Ball von dem Mann aus seiner Hand gerutscht ist , sage ich mal .
Und auf die Straße ging .
Das führte dazu , dass der Hund zum Ball wollte .
Und als der Fahrer des vorderen Wagens das sah , wollte er den Hund nicht überfahren und hat sofort gebremst .
Und das führte dazu , dass der hintere Wagen nicht schnell genug reagieren konnte und auffuhr .
Das kam so zustande , dass es nur zu Sachschaden kam und dabei wurde niemand verletzt .
Und der vordere Mann hat dann die Polizei gerufen .

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# transgec_th1 #
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Ja hallo
äh ich wollte hier einen Unfall melden .
Es geht um den Fall 16
äh es ist gerade eben aufm Parkplatz passiert .
Ich war als Augenzeuge dabei .
äh dabei ging es um ein , um zwei Autos , um einen blauen Klio und um einen Golf Fünfer , der von hinten auf das Klio auffuhr .
äh die Vorgeschichte war jetzt so , dass ein Mann mit seiner Frau an der Seite gelaufen ist .
und der Ball von dem Mann aus seiner Hand ausgerutscht ist , sage ich mal .
und auf die Straße ging .
Das führte dann dazu , dass der Hund zum Ball wollte .
Und als der Fahrer von dem vorderen Wagen das gesehen hat , wollte er den Hund nicht , wollte er den Hund nicht anfahren .
und halt hat dann eine Sofortbremse gemacht .
und das fuhr dann dazu , dass der hintere Wagen nicht schnell reagieren konnte .
ist dann aufgefahren .
Dazu kam es dann nur zum Sachschaden .
Dabei wurde keiner verletzt .
und der vordere Mann hat sie dann betätigt .
die Polizei gerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI23MT_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:           DEbi23MT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     22
# 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
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi23MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi23MT_fsD
# Created:               2019-01-21
# Tokens:                168
# Clauses:               18
#
# ================================================================================
#                                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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