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# ctok #
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äh ja einen schönen guten Tag
mein Name ist DEbi01MG
ich rufe an wegen dem Fall F16 glaube ich war das ne
F16 genau
so äh Folgendes habe ich äh gesehen an diesem Tag
und zwar an einem an diesem schönen sonnigen Tag ging ein Pärchen spazieren äh ein Mann und eine Frau
die Frau hatte den Kinderwagen vor sich äh am Schieben
und der Mann der an ihrer Seite war hatte einen Fußball äh in der Hand mit dem er quasi gespielt hat so ein bisschen mehr oder weniger
und wollten irgendwann die Straße überqueren
und äh in dem Moment fiel der Fußball auf die Straße
der Hund gegenüber der bei einer Passantin äh am Auto äh stand äh hat sich auch erschreckt
und ist ist auch in Richtung Straße äh gelaufen
und als dann ein Wagen sich näherte musste es abrupt bremsen
das war der blaue Wagen
und äh aufgrund dieses abrupten Bremsens ist der hinter ihm fahrende der weiße Wagen in den blauen reingefahren
ja daraufhin äh half der Mann äh der Person gegenüber mit den Einkäufen die runtergefallen waren zwischenzeitlich
und äh die beiden Verkehrsteilnehmer von den beiden Autos haben die Polizei angerufen
und wir standen dabei

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# mbartgec_th1 #
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Ach ja , einen schönen guten Tag
Mein Name ist Debi01MG
Ich rufe an wegen des Fall F16. Ich glaube ich war das ne
F16 genau
So äh habe ich Folgendes an diesem Tag gesehen :
Und zwar ging an diesem schönen sonnigen Tag ein Pärchen spazieren , äh ein Mann und eine Frau
Die Frau hatte den Kinderwagen vor sich äh am Schieben
Und der Mann , der an ihrer Seite war , hatte einen Fußball in der Hand mit dem er quasi gespielt hat so ein bisschen mehr oder weniger
und wollten irgendwann die Straße überqueren
Und äh in dem Moment fiel der Fußball auf die Straße .
Der Hund gegenüber dem , der bei einer Passantin im Auto äh stand , hat sich auch erschreckt
Und sie ist auch in Richtung Straße äh gelaufen .
Und als sich dann ein Wagen näherte musste es abrupt bremsen .
Das war der blaue Wagen
Und aufgrund dieses abrupten Bremsens ist der hinter ihm fahrende der weiße Wagen in den blauen reingefahren .
Ja daraufhin half der Mann äh der Person gegenüber mit den Einkäufen , die zwischenzeitlich runtergefallen waren .
Und die beiden Verkehrsteilnehmer von den beiden Autos haben die Polizei angerufen
und wir standen dabei

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# mixtral_th1 #
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Ja , ein schönen guten Tag ,
mein Name ist DEbi01MG ,
ich rufe an wegen des Falls F16 , glaube ich .
War das nicht der Fall F1 , F16 genau
So äh Folgendes habe ich äh gesehen an diesem Tag
Und zwar an diesem schönen sonnigen Tag ging ein Pärchen spazieren , ein Mann und eine Frau .
Die Frau war den Kinderwagen vor sich am Schieben
Und der Mann , der an ihrer Seite war , hatte einen Fußball in der Hand , mit dem er quasi gespielt hat so ein bisschen mehr oder weniger .
Und sie wollten irgendwann die Straße überqueren
Und in dem Moment fiel der Fußball auf die Straße .
Der Hund gegenüber , der bei einer Passantin am Auto stand , hat sich auch erschrocken und ist auch in Richtung Straße gelaufen .
Und als dann ein Wagen sich näherte , musste er abrupt bremsen .
Das war der blaue Wagen .
Und aufgrund dieses abrupten Bremsens ist der hinter ihm fahrende weiße Wagen in den blauen reingefahren .
Ja daraufhin half der Mannäh der Person gegenüber mit den Einkäufen , die zwischenzeitlich runtergefallen waren und die beiden Verkehrsteilnehmer von den beiden Autos haben die Polizei angerufen .
Und wir standen dabei

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# transgec_th1 #
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äh ja , einen schönen guten Tag
Mein Name ist DEbi 01 MG .
Ich rufe an wegen des Falles F 16 , glaube ich war das ne
F 16 genau
so äh Folgendes habe ich äh gesehen an diesem Tag
und zwar an einem an diesem schönen sonnigen Tag ging ein Pärchen spazieren , äh ein Mann und eine Frau .
Die Frau hatte den Kinderwagen vor sich äh am Schieben .
und der Mann , der an ihrer Seite war , hatte einen Fußball äh in der Hand , mit dem er quasi gespielt hat , so ein bisschen mehr oder weniger .
und wollten irgendwann die Straße überqueren .
und äh in dem Moment fiel der Fußball auf die Straße .
Der Hund , der gegenüber bei einer Passantin äh am Auto äh stand , hat sich auch erschreckt .
und ist auch in Richtung Straße äh gelaufen .
Und als dann ein Wagen sich näherte , musste es abrupt bremsen .
Das war der blaue Wagen .
und äh aufgrund dieses abrupten Bremsens ist der hinter ihm fahrende weiße Wagen in den blauen reingefahren .
Ja , daraufhin half der Mann äh der Person gegenüber mit den Einkäufen , die zwischenzeitlich runtergefallen waren .
und äh , die beiden Verkehrsteilnehmer von den beiden Autos haben die Polizei angerufen .
und wir standen dabei .

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# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI01MG_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:           DEbi01MG
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     35
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ 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: 3; duration: 228 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi01MG_fsD.exb
# Original ID:           DEbi01MG_fsD
# Created:               2018-10-26
# Tokens:                201
# 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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# ================================================================================
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