########
# ctok #
########
im Fall 16 war es ungefähr mittags
und äh ich stand vor einer Straße
und links von mir war ein Auto
ein Auto was geparkt hatte
und vor ja am Kofferraum des Autos stand eine Dame mit ihrem Hund
und sie räumte gerade den Einkauf ins Auto
und rechts also auf der anderen Straßenseite kam ein relativ junges Paar mit einem Kinderwagen angelaufen
und der Vater des Kindes oder wahrscheinlich war er der Vater des Kindes spielte mit einem Fußball rum
und dribbelte so ein bisschen mit dem rum
äh und von weiter hinten näherten sich langsam zwei Autos
und plötzlich ließ der Vater den Ball fallen
und der rollte auf die Straße
und der Hund reagierte direkt darauf
und rannte zum Ball
woraufhin das vordere Auto stehen bleiben musste
und das hintere Auto das vordere Auto rammte
und dabei ließ die Dame ihren Einkauf fallen
also ihre Einkaufstüte fallen
und der Vater natürlich direkt zu der Dame
und half ihr den Einkauf wieder einzuräzumen
und äh genau die Mutter stand nur da
und hat äh zugeguckt
und die beiden Autofahrer sind dann aus dem Auto ausgestiegen
und haben irgendwie den Unfall angeguckt und daraufhin die eins eins null also die Polizei gewählt
und der Vater ging dann nachdem er auch fertig war der Dame zu helfen dann auch zu den beiden Autofahrern
und hat den halt hat dann irgendwie auch mit denen geredet oder so

################
# mbartgec_th1 #
################
Im Fall 16 war es ungefähr mittags
Und äh ich stand vor einer Straße .
Und links von mir war ein Auto
ein Auto , das geparkt hatte
Und vor dem Kofferraum des Autos stand eine Dame mit ihrem Hund
Und sie räumte gerade den Einkauf im Auto ein .
Und rechts also auf der anderen Straßenseite kam ein relativ junges Paar mit einem Kinderwagen angelaufen .
Und der Vater des Kindes oder wahrscheinlich war er der Vater des Kindes . Mit einem Fußball rum
und dribbelte so ein bisschen mit dem Rum .
Und von weiter hinten näherten sich langsam zwei Autos .
Und plötzlich ließ der Vater den Ball fallen
Und der rollte auf die Straße .
und der Hund reagierte direkt darauf .
und rannte zum Ball .
woraufhin das vordere Auto stehen bleiben musste
und das hintere Auto . Das vordere Auto rammte
Und dabei ließ die Dame ihren Einkauf fallen
also fällt ihre Einkaufstüte auf .
Und der Vater natürlich direkt zu der Dame .
Und half ihr den Einkauf wieder einzureichen ?
Und äh genau die Mutter stand nur da
und hat zugeguckt
und die beiden Autofahrer sind dann aus dem Auto ausgestiegen
und haben irgendwie den Unfall angeguckt und daraufhin die eins eins null-Polize gewählt
Und der Vater ging dann nachdem er auch fertig war der Dame zu helfen dann auch zu den beiden Autofahrern .
Und hat den halt dann irgendwie auch mit denen geredet oder so

###############
# mixtral_th1 #
###############
Im Fall 16 war es ungefähr mittags ,
und ich stand vor einer Straße .
Links von mir war ein Auto ,
ein Auto , das geparkt hatte .
Vor dem , ja , am Kofferraum des Autos stand eine Dame mit ihrem Hund
und sie räumte gerade den Einkauf ins Auto .
Rechts also auf der anderen Straßenseite kam ein relativ junges Paar mit einem Kinderwagen angelaufen .
Und der Vater des Kindes , oder wahrscheinlich war er der Vater des Kindes , spielte mit einem Fußball herum
und dribbelte ein bisschen damit .
Äh und von weiter hinten näherten sich langsam zwei Autos .
Und plötzlich ließ der Vater den Ball fallen
und der rollte auf die Straße .
Und der Hund reagierte direkt darauf
und rannte zum Ball ,
wodurch das vordere Auto stehen bleiben musste .
Und das hintere Auto fuhr auf das vordere Auto auf .
Und dabei ließ die Dame ihren Einkauf fallen ,
also ihre Einkaufstüte .
Und der Vater natürlich direkt zu der Dame ,
und half ihr , den Einkauf wieder einzusammeln .
Und äh genau die Mutter stand nur da
und hat zugesehen .
Und die beiden Autofahrer sind dann ausgestiegen
und haben irgendwie den Unfall angeguckt und danach die 110 , also die Polizei , gewählt .
Und der Vater ging dann nachdem er auch fertig war , der Dame zu helfen , auch zu den beiden Autofahrern
und hat dann irgendwie auch mit denen geredet oder so .

################
# transgec_th1 #
################
Im Fall 16 war es ungefähr mittags .
und äh ich stand vor einer Straße .
und links von mir war ein Auto .
ein Auto , das geparkt hatte .
und ja , im Kofferraum des Autos stand eine Dame mit ihrem Hund .
und sie räumte gerade den Einkauf ins Auto .
und rechts also auf der anderen Straßenseite kam ein relativ junges Paar mit einem Kinderwagen angelaufen .
und der Vater des Kindes oder wahrscheinlich war er der Vater des Kindes spielte mit einem Fußball rum .
und dribbelte so ein bisschen mit dem rum .
äh und von weiter hinten näherten sich langsam zwei Autos .
und plötzlich ließ der Vater den Ball fallen .
und der rollte auf die Straße .
und der Hund reagierte direkt darauf .
und rannte zum Ball .
woraufhin das vordere Auto stehen bleiben musste .
und das hintere Auto rammte das vordere Auto .
und dabei ließ die Dame ihren Einkauf fallen .
also ihre Einkaufstüte fallen
und der Vater natürlich direkt zu der Dame
und half ihr den Einkauf wieder einzuräzumen .
und äh genau , die Mutter stand nur da .
und hat äh zugeguckt .
und die beiden Autofahrer sind dann aus dem Auto ausgestiegen .
und haben irgendwie den Unfall angeguckt und daraufhin die eins eins null , also die Polizei gewählt .
und der Vater ging dann , nachdem er auch fertig war , der Dame zu helfen , dann auch zu den beiden Autofahrern .
und hat den halt dann irgendwie auch mit denen geredet oder so .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI80MT_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:           DEbi80MT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     2. Turkish [tur] — L2
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#        Exposure: duration: 12 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; 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
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi80MT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi80MT_fsD
# Created:               2019-01-18
# Tokens:                236
# Clauses:               26
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#