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# ctok #
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hallo
mein Name ist DEbi58MT
ich habe am Tatort auf dem Parkplatz gesehen wie eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Junge mit einem Ball gelaufen sind
der Junge ließ den Ball fallen der auf die Straße des Parkplatzes rollte
daraufhin kamen zwei Autos hintereinander angefahren
der Ball rollte in die Richtung einer Frau mit einem Hund an der Leine
der Hund rannte in die Richtung des Balles
das vordere Auto was gerade in dieselbe Richtung fuhr bremste
und das Auto hinter ihm fuhr hinten in das Auto rein
der Mann im vorderen Auto rief direkt die Polizei

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# mbartgec_th1 #
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hallo
Mein Name ist Debi58MT
Ich habe am Tatort auf dem Parkplatz gesehen wie eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Junge mit einem Ball gelaufen sind .
Der Junge ließ den Ball fallen , der auf die Straße des Parkplatzes rollte
daraufhin kamen zwei Autos hintereinander angefahren
Der Ball rollte in die Richtung einer Frau mit einem Hund an der Leine .
Der Hund rannte in die Richtung des Balles .
Das vordere Auto , was gerade in dieselbe Richtung fährt , bremste
und das Auto hinter ihm fuhr hinten in das Auto rein .
Der Mann im vorderen Auto rief direkt die Polizei

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
mein Name ist DEbi58MT .
Ich habe am Tatort auf dem Parkplatz gesehen , wie eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Junge mit einem Ball gelaufen sind .
Der Junge ließ den Ball fallen , der auf die Straße des Parkplatzes rollte .
Daraufhin kamen zwei Autos hintereinander angefahren .
Der Ball rollte in Richtung einer Frau mit einem Hund an der Leine .
Der Hund rannte in Richtung des Balles .
Das vordere Auto , das gerade in dieselbe Richtung fuhr , bremste .
Und das Auto hinter ihm fuhr hinten in das Auto rein .
Der Mann im vorderen Auto rief direkt die Polizei .

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# transgec_th1 #
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Hallo
Mein Name ist DEbi58MT .
Ich habe am Tatort auf dem Parkplatz gesehen , wie eine Frau mit einem Kinderwagen und ein Junge mit einem Ball gelaufen sind .
Der Junge ließ den Ball fallen , der auf die Straße des Parkplatzes rollte .
Daraufhin kamen zwei Autos hintereinander angefahren .
Der Ball rollte in die Richtung einer Frau mit einem Hund an der Leine .
Der Hund rannte in die Richtung des Balles .
Das vordere Auto , was gerade in dieselbe Richtung fuhr , bremste .
und das Auto hinter ihm fuhr hinten in das Auto rein .
Der Mann im vorderen Auto rief direkt die Polizei .

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#                              METADATA: DEBI58MT_FWD                             
# ================================================================================
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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
#
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#                                PRODUCTION SETTING                               
# ================================================================================
#
# Setting:               —
# School Grade:          7-13
# Language Test:         —
# Course Level:          —
# Research Project:      yes
#
# ================================================================================
#                                       TASK                                      
# ================================================================================
#
# Task ID:               RUEG_task_02
# Original ID:           task_02
#
#   Title:
#     formal-written: written witness report for the police (digital, typed on
#     laptop)
#
#   Description:
#     Schriftlicher 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, please imagine that the police have asked you to record
#     your account on their  voicemail, which is specifically used to collect
#     testimonies. They said something like  (change voice a bit to sound more
#     official): “We have an extra phone number for minor  traffic incidents,
#     please call it and recount what you saw over voicemail. We will keep the
#     voicemail in our records. Please share your case number at the beginning;
#     this is F16.
#
# 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:                  written
# Conceptual Mode:       written
# Formality:             formal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi58MT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi58MT_fwD.exb
# Original ID:           DEbi58MT_fwD
# Created:               2018-11-12
# Tokens:                98
# 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                                   
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#
#
#   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...
#
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#                                    ANNOTATORS                                   
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