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# ctok #
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ähm grabu ist fast so ein Hund überfahren weil
ähm ich war also ich habe es gerade gesehen
ähm da sind zwei Autos so gefahren und ähm ein Mann und äh seine Mutter wahrscheinlich wollten über die Straße gehen
und der hat halt einen Ball dabei
und der ist ihm halt ähm äh der ist ihm ähm der ist ihm runtergerollt und vor das Auto
durch diesen Ball ist halt der Hund dann auch von der Frau die stand auf der anderen Seite ähm ist der wollte der den fangen
und so haben die Autos oder hat das eine Auto fast das ähm den Hund überfahren
und jetzt äh ähm da war hinter dem einen Auto war noch ein anderes und das hat es jetzt ähm hinten angestoßen
und ja jetzt muss die Polizei gerufen werden

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# mbartgec_th1 #
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Äm grabu ist fast so ein Hund überfahren , weil
Ich war also , ich habe es gerade gesehen
Da sind zwei Autos so gefahren und ein Mann und äh seine Mutter wollten über die Straße gehen .
Und der hat halt einen Ball dabei .
Und der ist ihm halt ähm äh , der ist ihm runtergerollt und vor dem Auto
Durch diesen Ball ist halt der Hund dann auch von der Frau , die auf der anderen Seite stand , ähm . Die wollte den fangen
Und so haben die Autos oder hat das ein Auto fast den Hund überfahren
Und jetzt äh ähm da war hinter dem einen Auto noch ein anderes und das hat es jetzt ganz hinten angestoßen .
Und jetzt muss die Polizei gerufen werden .

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# mixtral_th1 #
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Äh , Grappa ist beinahe von einem Hund überfahren worden , weil … äh , ich war … also ich habe es gerade gesehen .
Da sind zwei Autos so gefahren und ein Mann und seine Mutter wahrscheinlich wollten die Straße überqueren .
Und der hatte einen Ball bei sich und dieser ist ihm halt weggerollt und vor das Auto .
Durch diesen Ball ist dann der Hund , der von der Frau auf der anderen Seite stand , angelockt worden und er wollte den Ball fangen .
Und so haben die Autos beinahe den Hund überfahren .
Ja , und hinter dem einen Auto war noch ein anderes und dieses hat jetzt hinten angefahren .
Ja , nun muss die Polizei gerufen werden .

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# transgec_th1 #
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ähm , grabu ist fast so ein Hund überfahren , weil
ähm , ich war also ich habe es gerade gesehen .
ähm , da sind zwei Autos so gefahren und ähm , ein Mann und äh seine Mutter wollten wahrscheinlich über die Straße gehen .
und der hat halt einen Ball dabei .
und der ist ihm halt ähm ähm , der ist ihm ähm , der ist ihm runtergerollt und vor das Auto
Durch diesen Ball ist halt der Hund dann auch von der Frau , die auf der anderen Seite stand , ähm , ist der , der den fangen wollte ?
und so haben die Autos oder hat das eine Auto fast den Hund überfahren .
und jetzt äh ähm , da war hinter dem einen Auto noch ein anderes und das hat es jetzt ähm hinten angestoßen .
Und ja , jetzt muss die Polizei gerufen werden .

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#                              METADATA: DEBI72MG_ISD                             
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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
#
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#                                PRODUCTION SETTING                               
# ================================================================================
#
# Setting:               —
# School Grade:          7-13
# Language Test:         —
# Course Level:          —
# Research Project:      yes
#
# ================================================================================
#                                       TASK                                      
# ================================================================================
#
# Task ID:               RUEG_task_03
# Original ID:           task_03
#
#   Title:
#     informal-spoken: voice message (via WhatsApp) to a friend
#
#   Description:
#     Mündlicher Bericht von einem Unfall an einen Freund
#
#   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 […] okay, so now, imagine that you send a voicemessage to [name] to
#     tell [him/her] what  happened. In this App, you just record it like this.
#
# 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:       spoken
# Formality:             informal
# Participants:          1
# Rhetorical Func.:      reporting
#
# ================================================================================
#                                     LEARNER                                     
# ================================================================================
#
# Learner ID:            —
# Original ID:           DEbi72MG
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     14
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          9
#
#   ▸ 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: 0; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     4. French [fra] — notAvailable
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi72MG_isD.exb
# Original ID:           DEbi72MG_isD
# Created:               2019-09-25
# Tokens:                136
# Clauses:               9
#
# ================================================================================
#                                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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