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# ctok #
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also Fallnummer F16
äh ein Mann überquert mit seiner Frau und dem kleinen Kind die Straße nach ihren Einkäufen
plötzlich äh rollt der Ball auf die Straße sodass äh ein herbeifahrendes Auto eine Vollbremsung machen muss
und ein Auto das dahinter war fährt halt in das erste Auto von hinten herein
äh eine andere Frau die auch da war erschreckt sich und lässt ihre Einkäufe fallen
außerdem hatte die Frau einen Hund dabei
und der Hund fängt an zu bellen
und will sich der Leine entreißen
äh der Mann mit der Frau und dem Kind geht zur anderen Frau um sie mit den Einkäufen zu helfen
die beiden Männer steigen aus ihren Autos aus und sehen sich den Schaden an
der eine Mann ruft die eins eins die Nummer eins eins null

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# mbartgec_th1 #
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also Fallnummer F16
äh ein Mann überquert mit seiner Frau und dem kleinen Kind die Straße nach ihren Einkäufen .
plötzlich äh rollt der Ball auf die Straße sodass äh ein herbeifahrendes Auto eine Vollbremsung machen muss
Und ein Auto , das dahinter war , fährt halt in das erste Auto von hinten herein
Eine andere Frau , die auch da war , erschreckt sich und lässt ihre Einkäufe fallen
Außerdem hatte die Frau einen Hund dabei
und der Hund fängt an zu bellen
und will sich der Leine entreißen
Geht der Mann mit der Frau und dem Kind zur anderen Frau um ihnen mit den Einkäufen zu helfen
Die beiden Männer steigen aus ihren Autos aus und sehen sich den Schaden an
Der eine Mann ruft eins , die Nummer eins eins null

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# mixtral_th1 #
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Weiterhin die Fallnummer F16.
Ein Mann überquert mit seiner Frau und dem kleinen Kind die Straße nach ihren Einkäufen .
Plötzlich rollt der Ball auf die Straße , sodass ein heranfahrendes Auto eine Vollbremsung machen muss .
Und ein Auto , das dahinter fährt , fährt daraufhin in das erste Auto von hinten .
Ähnlich erschreckt sich eine andere Frau , die ebenfalls dort ist , und lässt ihre Einkäufe fallen .
Zudem hatte diese Frau einen Hund dabei .
Und der Hund beginnt zu bellen und will sich der Leine entreißen .
Der Mann mit Frau und Kind geht zur anderen Frau , um ihr mit den Einkäufen zu helfen .
Die beiden Männer steigen aus ihren Autos aus und sehen sich den Schaden an .
Ein Mann ruft die Notrufnummer 110.

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# transgec_th1 #
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also Fallnummer F16
Äh , ein Mann überquert mit seiner Frau und dem kleinen Kind die Straße nach ihren Einkäufen .
Plötzlich rollt äh der Ball auf die Straße , sodass äh ein herbeifahrendes Auto eine Vollbremsung machen muss .
und ein Auto , das dahinter war , fährt halt in das erste Auto von hinten herein .
Äh , eine andere Frau , die auch da war , erschreckt sich und lässt ihre Einkäufe fallen .
Außerdem hatte die Frau einen Hund dabei .
und der Hund fängt an zu bellen .
und will sich der Leine entreißen
äh , der Mann mit der Frau und dem Kind geht zur anderen Frau , um ihr mit den Einkäufen zu helfen .
Die beiden Männer steigen aus ihren Autos aus und sehen sich den Schaden an .
Der eine Mann ruft die eins eins , die Nummer eins eins null .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI26MG_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:           DEbi26MG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     22
# Gender:                male
# Country:               GRC
# Birthplace:            GRC
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. Greek [ell] — L2
#        Group: Greek
#        Word Order: SVO, VSO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 180 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi26MG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi26MG_fsD
# Created:               2019-07-25
# Tokens:                132
# Clauses:               11
#
# ================================================================================
#                                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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