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# ctok #
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hallo
äh Zeugin F60 hier
ich äh wollte kurz über über über das Unfall berichten wo ich mit äh anwesend war wo ich alles mitbekommen habe äh genau wo ich mit auf dem Parkplatz war
äh am Anfang war es so dass äh rechts von mir zwei Personen mit einem Kinderwagen äh in Richtung äh des Unfalls gelaufen sind des Unfallorts gelaufen sind
äh und links war es war ein ein Parkplatz
links von mir äh waren war eine Frau mit einem Hund die gerade ihr Einkauf in ihr Auto eingeladen hatte
der Mann äh von der kleinen Familie mit dem Kinderwagen hat ein Ball in der Hand gehabt mit dem er gespielt hat auf dem Weg äh zur Straße
sie wollten die Straße übequeren also gegenüber hinlaufen
äh während sie rüberlaufen wollten sind zwei Autos äh gegenüber in Richtung des Unfallorts gelaufen
der Mann hat sein Ball fallen lassen welches äh rübergerollt ist auf die andere Straßenseite
in dem Moment ist der Hund auf den Ball zugerannt bellend wo einer der beiden Autos dann schnell eine Vollbremse gemacht hat
und das dahinter das Auto hat dann ist dann reingefahren ohne dass er schnell bremsen konnte
ja so ist das Unfall passiert

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# mbartgec_th1 #
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hallo
Zeugin F60 hier
Ich wollte kurz über den Unfall berichten , wo ich mitäh anwesend war , wo ich alles mitbekommen habe äh genau da ich mit auf dem Parkplatz war .
Am Anfang war es so , dass rechts von mir zwei Personen mit einem Kinderwagen in Richtung des Unfalls gelaufen sind und an den Unfallort gelaufen sind .
Oh und links war es .
Es war ein Parkplatz .
Links von mir war eine Frau mit einem Hund , die gerade ihren Einkauf in ihr Auto eingeladen hatte
Der Mann ähn der kleinen Familie mit dem Kinderwagen hat einen Ball in der Hand gehabt , mit dem er auf dem Weg ähn zur Straße gespielt hat .
Sie wollten die Straße überqueren , also gegenüber hinlaufen
Während sie rüberlaufen wollten sind zwei Autos gegenüber in Richtung des Unfallorts gelaufen .
Der Mann hat seinen Ball fallen lassen , welcher äh rübergerollt ist auf der anderen Straßenseite .
In dem Moment ist der Hund auf den Ball zugerannt blickend , wo einer der beiden Autos dann schnell eine Vollbremse gemacht hat
Und das Ganze hat das Auto dann reingefahren ohne dass er schnell bremsen konnte
Ja so ist der Unfall passiert .

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# mixtral_th1 #
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Hallo ,
hier spricht Zeugin F60.
Ich möchte kurz über den Unfall berichten , bei dem ich anwesend war und alles mitbekommen habe .
Genau gesagt war ich auf dem Parkplatz , als folgendes geschah :
Anfangs liefen rechts von mir zwei Personen mit einem Kinderwagen auf die Unfallstelle zu , während links ein Parkplatz war .
Links von mir stand eine Frau mit einem Hund , die gerade ihr Einkauf in ihr Auto verladen hatte .
Der Mann der kleinen Familie mit dem Kinderwagen hielt einen Ball in der Hand , mit dem er spielte , als sie auf dem Weg zur Straße waren .
Sie wollten die Straße überqueren , also gegenüber hinlaufen , als zwei Autos auf der anderen Seite in Richtung des Unfallorts fuhren .
Der Mann ließ den Ball fallen , welcher über die Straße rollte .
In dem Moment rannte der Hund bellend auf den Ball zu , und eines der beiden Autos musste eine Vollbremsung machen .
Leider konnte das dahinterfahrende Auto nicht mehr rechtzeitig bremsen und fuhr in das erste Auto .
So ist der Unfall passiert .

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# transgec_th1 #
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Hallo
äh Zeugin F60 hier
Ich wollte kurz über den Unfall berichten , wo ich mit äh anwesend war , wo ich alles mitbekommen habe , äh genau wo ich mit auf dem Parkplatz war .
äh am Anfang war es so , dass äh rechts von mir zwei Personen mit einem Kinderwagen äh in Richtung des Unfalls gelaufen sind , des Unfallorts gelaufen sind .
äh und links war es ein Parkplatz .
links von mir war eine Frau mit einem Hund , die gerade ihren Einkauf in ihr Auto eingeladen hatte .
Der Mann äh von der kleinen Familie mit dem Kinderwagen hat einen Ball in der Hand gehabt , mit dem er gespielt hat auf dem Weg äh zur Straße .
Sie wollten die Straße übequeren , also gegenüber hinlaufen .
äh während sie rüberlaufen wollten , sind zwei Autos äh gegenüber in Richtung des Unfallorts gelaufen
Der Mann hat seinen Ball fallen lassen , welcher äh rübergerollt ist auf die andere Straßenseite .
In dem Moment ist der Hund auf den Ball zugerannt , wo einer der beiden Autos dann schnell eine Vollbremse gemacht hat .
und das dahinter liegende Auto hat dann reingefahren , ohne dass er schnell bremsen konnte .
ja , so ist der Unfall passiert .

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#                              METADATA: DEBI60FT_FSD                             
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#
# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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# ────────────────────────────────────────
# Administrative
# ────────────────────────────────────────
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# 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:           DEbi60FT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     18
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. Kurdish [kur] — notAvailable
#        Group: Iranian
#        Word Order: SOV
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     4. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 144 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi60FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi60FT_fsD
# Created:               2018-11-14
# Tokens:                202
# Clauses:               13
#
# ================================================================================
#                                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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