########
# ctok #
########
hallo
hier ist die Frau DEbi32FT
und zwar äh wollte ich über die einen Unfall Unfallnummer 16 äh also sie informieren
äh ich war bei diesem Unfall dabei
und habe gesehen wie alles passiert ist
äh also eigentlich ist hier keiner schuldig sozusagen
das war alles zufallmäßig passiert
äh ein Mann hat äh mitn Ball gespielt
darauf fiel der Ball auf die Straße
und der Hund äh von einer Frau hat darauf reagiert
und ist auf die Straße gesprungen
dementsprechend musste das Auto äh also sie es abrupt bremsen
und äh der hintere äh Autofahrer musste auch so schnell wie möglich reagieren
und aber das hat leider nicht geklappt
und äh die Autos sind äh leider sind die Autos zusammengeprallt
äh da wurde keiner verletzt
aber äh wie gesagt keiner hat darauf äh ein also keiner ist dabei schuldig
und ist leider so passiert wie es passieren musste
ich bedanke mich
und wünsche Ihnen einen schönen Tag noch
tschüss

################
# mbartgec_th1 #
################
hallo
Hier ist die Frau DE32FT
Und zwar wollte ich Sie über die eine Unfallnummer 16 informieren , also sie informieren
Ich war bei diesem Unfall dabei .
und habe gesehen wie alles passiert ist .
Also eigentlich ist hier keiner schuldig , sozusagen
Das war alles zufallmäßig passiert .
Ein Mann hat ähn mit dem Ball gespielt .
darauf fiel der Ball auf die Straße .
Und der Hund ähne einer Frau hat darauf reagiert
und ist auf die Straße gesprungen .
Daher musste das Auto , also sie es abrupt bremsen .
Und äh der Hintere , Autofahrer musste auch so schnell wie möglich reagieren
Und aber das hat leider nicht geklappt
Und die Autos sind äh . Leider sind die Autos zusammengeprallt
äh da wurde keiner verletzt
Aber wie gesagt hat keiner darauf Einfluss genommen , also ist keiner dabei schuldig .
und es ist leider so passiert , wie es passieren musste
Ich bedanke mich
und wünsche Ihnen einen schönen Tag noch
Grüße

###############
# mixtral_th1 #
###############
Hallo ,
hier ist die Frau DEbi32FT .
Und zwar wollte ich über den Unfall sprechen , Unfallnummer 16 , äh also Sie informieren .
Ähm ich war bei diesem Unfall dabei und habe gesehen , wie alles passiert ist .
Ähm eigentlich ist hier niemand schuld , sozusagen .
Das war alles zufällig passiert .
Ähm ein Mann hat äh mit einem Ball gespielt .
Darauf fiel der Ball auf die Straße und der Hund äh von einer Frau hat darauf reagiert und ist auf die Straße gesprungen .
Demzufolge musste das Auto äh also sie es abrupt bremsen und äh der hintere äh Autofahrer musste auch so schnell wie möglich reagieren .
Und leider hat das nicht geklappt und äh die Autos sind äh leider sind die Autos zusammengestoßen .
Ähm da wurde niemand verletzt , aber äh wie gesagt , niemand ist daran schuld und es ist leider so passiert , wie es passieren musste .
Ich bedanke mich und wünsche Ihnen einen schönen Tag noch .
Tschüss .

################
# transgec_th1 #
################
Hallo
Hier ist die Frau DEbi32FT
und zwar wollte ich über einen Unfall , Unfallnummer 16 , äh also sie informieren .
äh ich war bei diesem Unfall dabei
und habe gesehen , wie alles passiert ist .
äh also eigentlich ist hier keiner schuldig sozusagen .
Das war alles zufallmäßig passiert .
äh ein Mann hat äh mit dem Ball gespielt
Darauf fiel der Ball auf die Straße .
und der Hund , äh von einer Frau , hat darauf reagiert .
und ist auf die Straße gesprungen .
Dementsprechend musste das Auto , äh also sie es abrupt bremsen .
und äh der hintere äh Autofahrer musste auch so schnell wie möglich reagieren .
und aber das hat leider nicht geklappt .
und äh die Autos sind äh leider sind die Autos zusammengeprallt .
äh da wurde keiner verletzt
aber äh wie gesagt hat keiner darauf hingewiesen , also ist keiner dabei schuldig .
und ist leider so passiert , wie es passieren musste .
Ich bedanke mich .
und wünsche Ihnen einen schönen Tag noch .
tschüss

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI32FT_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:           DEbi32FT
# Language Count:        3
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     32
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
#     2. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 6; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 6; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi32FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi32FT_fsD
# Created:               2019-05-29
# Tokens:                159
# Clauses:               21
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#