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# ctok #
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F16
äh mein Name ist DEbi08MG
äh ich bin Zeuge äh eines äh Verkehrsunfalls geworden
äh zum Tatbericht
ich habe äh das so wahrgenommen dass äh dass auf einem Parkplatz äh erst einmal eine Frau mit einem Hund ihren Einkauf entladen hat
äh von der gegenüberliegenden Seite kam ein Ehepaar oder ein Paar mit einem Kinderwagen
der Mann hat mit dem Ball Fußball gespielt welcher ihm dann aus Versehen äh vor die Füße gefallen ist und dann auf die Straße gerollt ist
äh im gleichen Moment kamen zwei Fahrzeuge entgegen
äh der erste Fahrzeugführer musste abrupt bremsen da der Hund der Dame die das Auto entladen hat äh zum Ball hingesprungen äh hingelaufen hingerannt ist
äh der Fahrer des zweiten Kraftfahrzeuges ist dem ersten dann reingefahren
äh später ist der der erste Fahrer äh äh hat dann die Polizei angerufen
die 110 gewählt
äh soweit ich das mitbekommen habe ist keiner zu zum Schaden zu Schaden gekommen
äh außer eventuell das zweite Fahrzeug

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# mbartgec_th1 #
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F16
äh mein Name ist DEbi08MG
Ich bin Zeuge äh eines Verkehrsunfalls geworden
Näher Tatbericht
Ich habe das so wahrgenommen , dass auf einem Parkplatz äh erst einmal eine Frau mit einem Hund ihren Einkauf entladen hat
Von der gegenüberliegenden Seite kam ein Ehepaar oder ein Paar mit einem Kinderwagen
Der Mann hat mit dem Ball Fußball gespielt , welcher ihm dann aus Versehen vor die Füße gefallen ist und dann auf die Straße gerollt ist .
Im gleichen Moment kamen zwei Fahrzeuge entgegen .
äh der erste Fahrzeugführer musste abrupt bremsen , da der Hund der Dame , die das Auto entladen hat , zum Ball hingesprungen äh hingelaufen hingerannt ist .
Der Fahrer des zweiten Kraftfahrzeuges ist dem ersten dann reingefahren
Später ist der erste Fahrer . äh äh hat dann die Polizei angerufen
110 gewählt
Wahrscheinlich ist soweit ich das mitbekommen habe keiner zu Schaden zu Schaden gekommen
Äußer eventuell das zweite Fahrzeug

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# mixtral_th1 #
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F16
Äh , mein Name ist Debi08MG .
Äh , ich bin Zeuge eines Verkehrsunfalls geworden .
Zum Tatbericht :
Ich habe wahrgenommen , dass eine Frau mit einem Hund ihren Einkauf auf einem Parkplatz entladen hat .
Von der gegenüberliegenden Seite kam ein Ehepaar oder ein Paar mit einem Kinderwagen .
Der Mann spielte Fußball mit dem Ball , der ihm dann aus Versehen vor die Füße gefallen ist und auf die Straße rollte .
Im gleichen Moment kamen zwei Fahrzeuge entgegen .
Der erste Fahrzeugführer musste abrupt bremsen , da der Hund der Frau , die das Auto entladen hat , zum Ball hingelaufen ist .
Der Fahrer des zweiten Kraftfahrzeuges fuhr dem ersten dann rein .
Später rief der Fahrer des ersten Fahrzeugs die Polizei an , die 110 gewählt hatte .
Soweit ich es mitbekommen habe , ist niemand zu Schaden gekommen , außer eventuell am zweiten Fahrzeug .

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# transgec_th1 #
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F16
äh mein Name ist DEbi08MG
äh ich bin Zeuge eines äh Verkehrsunfalls geworden
äh zum Tatbericht
Ich habe das äh so wahrgenommen , dass äh auf einem Parkplatz äh erst einmal eine Frau mit einem Hund ihren Einkauf entladen hat .
äh von der gegenüberliegenden Seite kam ein Ehepaar oder ein Paar mit einem Kinderwagen .
Der Mann hat mit dem Ball Fußball gespielt , welcher ihm dann aus Versehen äh vor die Füße gefallen ist und dann auf die Straße gerollt ist .
Äh , im gleichen Moment kamen zwei Fahrzeuge entgegen .
äh der erste Fahrzeugführer musste abrupt bremsen , da der Hund der Dame , die das Auto entladen hat , äh zum Ball hingesprungen äh hingelaufen äh hingerannt ist
Äh , der Fahrer des zweiten Kraftfahrzeuges ist dann in den ersten reingefahren .
äh später ist der der erste Fahrer äh äh hat dann die Polizei angerufen .
die 110 gewählt
äh soweit ich das mitbekommen habe , ist keiner zu Schaden oder zu Schaden gekommen .
äh außer eventuell dem zweiten Fahrzeug .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI08MG_FSD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
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#
#
# ────────────────────────────────────────
# 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:           DEbi08MG
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     28
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 120 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:                  DEbi08MG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi08MG_fsD
# Created:               2018-10-29
# Tokens:                163
# Clauses:               14
#
# ================================================================================
#                                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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