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# ctok #
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ja guten Morgen oder ähm hallo ähm
ähm ich wollte zum Fall sechzehn ähm etwas beitragen und
und zwar habe ich beobachtet wie ein kleiner Verkehrsunfall oder ein kleiner Auffahrunfall stattgefunden hat auf einem Parkplatz ähm
ähm das hat sich so ergeben ähm
ähm ein ähm ein ein Passant äh ein Passant ist ein Fußball aus den Händen gefallen
daraufhin ähm kam zu einem kleinen Tumult da auch ein angeleinter Hund losgehen wollte auf den Ball und
und das einfahrende Auto auf dem Parkplatz ähm hat zum Glück rechtzeitig reagiert weder den Passanten noch den Hund oder den Ball angefahren und
und hat ähm stark abgebremst und
und das Auto das eben hinter dem anderen Auto auch auf den Parkplatz einfahren wollte ähm ja hat auch abgebremst aber
aber hat eben diesen Auffahrunfall verursacht

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# mbartgec_th1 #
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Ja guten Morgen oder ähm hallo ähm
Ämm ich wollte zum Fall sechzehn ähm etwas beitragen und
Und zwar habe ich beobachtet , wie ein kleiner Verkehrsunfall oder ein kleiner Auffahrunfall stattgefunden hat auf einem Parkplatz .
ähm das hat sich so ergeben ähm
Ämm ein ähm ein Passant.äh ein Passant ist ein Fußball aus den Händen gefallen
daraufhin kam es zu einem kleinen Tumult , da auch ein aggressiver Hund losgehen wollte auf den Ball und
und das einfahrende Auto auf dem Parkplatz ähm hat zum Glück rechtzeitig reagiert weder den Passanten noch den Hund oder den Ball angefahren und
und hat ähm stark abgebremst und
und das Auto , das eben hinter dem anderen Auto auch auf den Parkplatz einfahren wollte , ja hat auch abgebremst aber
aber hat eben diesen Auffahrunfall verursacht

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# mixtral_th1 #
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Ja , guten Morgen oder ähm hallo
Ich wollte zum Fall sechzehn etwas beitragen und zwar habe ich beobachtet , wie ein kleiner Verkehrsunfall oder Auffahrunfall auf einem Parkplatz stattgefunden hat .
Das hat sich so ergeben :
ein Passant ließ einen Fußball aus den Händen fallen .
Daraufhin kam es zu einem kleinen Tumult , da auch ein angeleinter Hund versuchte , zum Ball zu gelangen .
Das einfahrende Auto auf dem Parkplatz hat zum Glück rechtzeitig reagiert und weder den Passanten , den Hund noch den Ball angefahren ,
stark abgebremst .
Und das Auto , das eben hinter dem anderen Auto ebenfalls auf den Parkplatz einfahren wollte , bremste auch ab , aber verursachte dadurch diesen Auffahrunfall .

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# transgec_th1 #
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ja guten Morgen oder ähm hallo ähm
ähm , ich wollte zum Fall sechzehn ähm etwas beitragen und
und zwar habe ich beobachtet , wie ein kleiner Verkehrsunfall oder ein kleiner Auffahrunfall auf einem Parkplatz stattgefunden hat .
ähm , das hat sich so ergeben ähm
ähm ein ähm ein Passant äh ein Passant ist ein Fußball aus den Händen gefallen .
Daraufhin kam es zu einem kleinen Tumult , da auch ein angeleiter Hund losgehen wollte auf den Ball und
und das einfahrende Auto auf dem Parkplatz hat zum Glück rechtzeitig reagiert , weder den Passanten noch den Hund oder den Ball angefahren und
und hat ähm stark abgebremst und
und das Auto , das eben hinter dem anderen Auto auch auf den Parkplatz einfahren wollte , hat auch abgebremst , aber
aber hat eben diesen Auffahrunfall verursacht .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI25FG_FSD                             
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
#
#
# ────────────────────────────────────────
# 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_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:           DEbi25FG
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     23
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            full time
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Greek [ell] — L2
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#        Exposure: duration: 96 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi25FG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi25FG_fsD
# Created:               —
# Tokens:                134
# Clauses:               10
#
# ================================================================================
#                                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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# ================================================================================
#