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# ctok #
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ähm ja hallo
hier spricht DEbi52MG
ähm zu der fallnummer F 16
die habe ich als Zeuge mitbeobachten können
und wurde gebeten dann hier anzurufen
und den Unfall nochmal zu erläutern
also ich war da auf dem Parkplatz
und ein Mann mit seiner Freundin oder mit seiner Frau ist auf dem Gehweg gelaufen
und der hat mit seinem Ball gedribbelt
und dann wollten die die Straße überqueren
und dem Mann ist der Ball runtergefallen
und auf die Straße gerollt
ähm auf der Straße war gerade eine Frau die ihre Einkäufe eingeladen hat in ihr Auto
und sie hatte auch ein Hund dabei der dann dem Ball hinterher gesprungen ist sodass dann das anfahrende Auto ähm bremsen musste
und direkt dahinter kam noch ein zweites Auto
und dann kam es zur Kollision
und ja dann wurde auch sofort die Polizei gerufen
und ja

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# mbartgec_th1 #
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Ach ja hallo
Hier spricht DEbi52MG
Am Beispiel der Fallnummer F 16
Die habe ich als Zeuge mitbeobachten können
und wurde gebeten dann hier anzurufen
und den Unfall nochmal zu erklären .
Also ich war da auf dem Parkplatz .
und ein Mann mit seiner Freundin oder mit seiner Frau ist auf dem Gehweg gelaufen
Und der hat mit seinem Ball gedribbelt
Und dann wollten die die Straße überqueren .
Und dem Mann ist der Ball runtergefallen
und auf die Straße gerollt
Auf der Straße war gerade eine Frau , die ihre Einkäufe in ihr Auto eingeladen hat .
Und sie hatte auch einen Hund dabei , der dann dem Ball hinterher gesprungen ist , sodass dann das anfahrende Auto ähm bremsen musste
Und direkt dahinter kam noch ein zweites Auto .
Und dann kam es zur Kollision
Und dann wurde auch sofort die Polizei gerufen .
Und ja

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# mixtral_th1 #
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Ja hallo .
Hier spricht DEbi52MG .
Man bat mich , unter der Fallnummer F 16 anzurufen .
Also befand ich mich dort auf dem Parkplatz und sollte den Unfall detaillierter schildern .
Ein Mann lief mit seiner Freundin oder Frau auf dem Gehweg .
Und er dribbelte mit seinem Ball .
Und dann wollten sie die Straße überqueren .
Und dem Mann fiel der Ball herunter .
Auf der Straße stand gerade eine Frau , die ihre Einkäufe in ihr Auto einlud und auf die Straße rollte .
Und sie hatte auch einen Hund dabei , der dem Ball hinterher gesprungen ist , sodass das anfahrende Auto bremsen musste .
Und direkt dahinter fuhr noch ein zweites Auto .
Und daraufhin kam es zur Kollision .
Ja , und dann wurde sofort die Polizei gerufen .

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# transgec_th1 #
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ähm ja hallo
Hier spricht DEbi52MG :
ähm zu der Fallnummer F 16
Die habe ich als Zeuge mitbeobachten können .
und wurde dann gebeten , hier anzurufen .
und den Unfall nochmal zu erläutern .
also ich war da auf dem Parkplatz .
und ein Mann mit seiner Freundin oder mit seiner Frau ist auf dem Gehweg gelaufen .
und der hat mit seinem Ball gedribbelt .
und dann wollten die die Straße überqueren .
und dem Mann ist der Ball runtergefallen .
und auf die Straße gerollt .
ähm , auf der Straße war gerade eine Frau , die ihre Einkäufe eingeladen hat in ihr Auto .
und sie hatte auch einen Hund dabei , der dann dem Ball hinterher gesprungen ist , sodass dann das anfahrende Auto ähm bremsen musste .
und direkt dahinter kam noch ein zweites Auto .
und dann kam es zur Kollision .
Und ja , dann wurde auch sofort die Polizei gerufen .
Und ja ,

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI52MG_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:           DEbi52MG
# Language Count:        5
# 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. Greek [ell] — notAvailable
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Greek, Ancient (to 1453) [grc] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi52MG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi52MG_fsD
# Created:               2019-01-16
# Tokens:                142
# 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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