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# ctok #
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äh hallo hier ist DEbi85FT
ich wollte über den Fall F äh 16 berichten
ich war da dabei und ich habe das halt mitbekommen
äh das war halt so dass ein Ball auf die Straße kam und dann waren da zwei Autos die dann zum Stehen kamen
also das erste Auto das blaue Auto kam zuerst zum Stehen weil es sich vorne befand
und äh hinten hinter ihm war ein weißes Auto was äh dann diesen Stopp nicht hinbekommen hat sodass es halt auch stehen bleiben musste
und das war halt zu spät bei dem deshalb ist es halt da äh etwas zu spät hat es halt dann gestoppt
und dann äh fand da halt eine ein Unfall statt zwischen den beiden Autos
danach war da auf der Straße auf dem Gehweg waren zwei Personen eine Mutter und ein ein Mann äh ein Junge
der hatte halt diesen Ball was auf die Straße kam
der ist dann zu zum Ball gerannt
und äh neben den Ball war da ein Hund was auch gebellt hat als es diesen Ball gesehen hat
und ja das ist alles was ich alles so realisiert habe

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# mbartgec_th1 #
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äh hallo hier ist DE85FT
Ich wollte über den Fall F äh 16 berichten
Ich war da dabei und ich habe das halt mitbekommen
äh , das war halt so , dass ein Ball auf die Straße kam und dann waren da zwei Autos , die dann zum Stehen kamen .
also das erste Auto . Das blaue Auto kam zuerst zum Stehen , weil es sich vorne befand
Und hinten hinter ihm war ein weißes Auto , was äh dann diesen Stopp nicht hinbekommen hat , sodass es halt auch stehen bleiben musste
Und das war halt zu spät bei dem deshalb ist es halt hier , etwas zu spät hat es halt dann gestoppt
Und dann fand da halt ein Unfall statt zwischen den beiden Autos .
danach war da auf der Straße auf dem Gehweg zwei Personen eine Mutter und ein Mann äh ein Junge .
Der hatte halt diesen Ball , der auf die Straße kam .
Der ist dann zum Ball gerannt .
Und äh neben dem Ball war da ein Hund , der auch diesen Ball gesehen hat .
Und das ist alles , was ich alles so realisiert habe .

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# mixtral_th1 #
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Hallo , hier ist DEbi85FT .
Ich wollte über den Fall F , äh , 16 berichten .
Ich war dabei und habe das mitbekommen .
Äh , das war so , dass ein Ball auf die Straße kam und dann waren da zwei Autos , die anhielten .
Also , das erste Auto , das blaue Auto , hielt zuerst an , weil es sich vorne befand .
Und äh , hinten , hinter ihm , war ein weißes Auto , was äh , dann diesen Halt nicht schaffte und auch stehen bleiben musste .
Und das war zu spät , deshalb ist es halt dort etwas zu spät zum Halten gekommen .
Und dann äh , ereignete sich dort ein Unfall zwischen den beiden Autos .
Danach befanden sich auf der Straße , auf dem Gehweg , zwei Personen : eine Mutter und äh , ein Mann , ein Junge .
Der hatte den Ball , der auf die Straße kam , bei sich .
Er rannte zu dem Ball .
Und äh , neben dem Ball war auch ein Hund , der bellte , als er diesen Ball sah .
Und ja , das ist alles , was ich wahrgenommen habe .

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# transgec_th1 #
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äh hallo hier ist DEbi85FT
Ich wollte über den Fall F äh 16 berichten .
Ich war da dabei und ich habe das halt mitbekommen .
äh das war halt so , dass ein Ball auf die Straße kam und dann waren da zwei Autos , die dann zum Stehen kamen .
also das erste Auto , das blaue Auto , kam zuerst zum Stehen , weil es sich vorne befand .
und äh hinten hinter ihm war ein weißes Auto , was äh dann diesen Stopp nicht hinbekommen hat , sodass es halt auch stehen bleiben musste .
und das war halt zu spät bei dem , deshalb ist es halt da , äh etwas zu spät hat es halt dann gestoppt .
und dann fand da halt ein Unfall statt zwischen den beiden Autos .
Danach waren da auf der Straße auf dem Gehweg zwei Personen , eine Mutter und ein Mann äh ein Junge .
Der hatte halt diesen Ball , der auf die Straße kam .
Der ist dann zu dem Ball gerannt .
und äh neben dem Ball war da ein Hund , der auch gebellt hat , als es diesen Ball gesehen hat .
Und ja , das ist alles , was ich alles so realisiert habe .

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#                              METADATA: DEBI85FT_FSD                             
# ================================================================================
#
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
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#
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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:           DEbi85FT
# Language Count:        4
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     17
# Gender:                female
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             —
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          12
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: duration: 180 months; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     2. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 108 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Turkish [tur] — notAvailable
#        Group: Turkic
#        Word Order: SOV
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi85FT_fsD.exb
# Original ID:           DEbi85FT_fsD
# Created:               2019-04-26
# Tokens:                191
# 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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