########
# ctok #
########
schönen guten Tag hier ist DEbi41FR mit der Fallnummer F16
ich möchte als Zeugin den Autounfall äh berichten der stattgefunden hat heute am sechsundzwanzigsten September zweitausendneunzehn um zwölf Uhr fünfzig im ähm äh im im im oh Gott auf dem Gelände ähm Park auf der Parkeinfahrt der Mohrenstraße einundvierzig
ähm zwei Autos sind aufgefahren ähm ähm in die Einfahrt
und da ein Ball der gedribbelt wurde von von einer von einem Mann der auf auf den Fuß gefallen ist vor das Auto gerollt ist ist das hintere Auto das vordere aufgefahren
das hintere Auto war blau
und der Fahrer des vorderen Autos hat die Polizei angerufen
und verständigt
ähm das Auto hat gebremst weil nicht nur der Ball auf auf die Straße gerollt ist sondern auch weil ein Hund losgegangen ist der an der Leine war von einer Frau ähm Frau die ihre Lebensmittel aus dem Kofferraum ausgepackt hat
äh niemand ist verletzt
und ich stehe gerne für Rückfragen zur Verfügung auf Wiederhören

################
# mbartgec_th1 #
################
schönen guten Tag ! Hier ist DEbi41FR mit der Fallnummer F16
Ich möchte als Zeugin den Autounfall äh berichten , der stattgefunden hat heute am sechsundzwanzigsten September zweitausendneunzehn um zwölf Uhr fünfzig im ähm äh im im oh Gott auf dem Gelände ähm Park auf der Parkeinfahrt der Mohrenstraße einundvierzig
Äm zwei Autos sind aufgefahren ähm ähm in die Einfahrt
Und da ein Ball , der gedribbelt wurde von einer von einem Mann , der auf den Fuß gefallen ist , vor das Auto gerollt wurde . Ist das hintere Auto das vordere aufgefahren
Das hintere Auto war blau
Und der Fahrer des vorderen Autos hat die Polizei angerufen
und verständigt
ähm das Auto hat gebremst , weil nicht nur der Ball auf die Straße gerollt ist , sondern auch weil ein Hund losgegangen ist , der an der Leine war von einer Frau ähm Frau die ihre Lebensmittel aus dem Kofferraum ausgepackt hat
Niemand ist verletzt
Und ich stehe gerne für Rückfragen zur Verfügung . Auf Wiederhören

###############
# mixtral_th1 #
###############
Schönen guten Tag , hier spricht DEbi41FR mit der Fallnummer F16.
Ich möchte als Zeugin einen Autounfall berichten , der heute am 26. September 2019 um 12 Uhr 50 auf dem Gelände , ähm Park , der Parkeinfahrt Mohrenstraße 41 stattgefunden hat .
Zwei Autos sind in die Einfahrt gefahren , nachdem ein Ball , der von einem Mann gedribbelt wurde , vor das Auto rollte , nachdem dieser auf den Fuß gefallen war .
Das hintere Auto , das blau war , fuhr auf das vordere Auto auf .
Der Fahrer des vorderen Autos hat die Polizei gerufen und verständigt .
Das Auto bremste , weil nicht nur der Ball auf die Straße rollte , sondern auch , weil ein Hund loslief , der an der Leine war von einer Frau , die ihre Lebensmittel aus dem Kofferraum auspackte .
Niemand ist verletzt .
Ich stehe gerne für Rückfragen zur Verfügung .
Auf Wiederhören .

################
# transgec_th1 #
################
schönen guten Tag hier ist DEbi41FR mit der Fallnummer F16
Ich möchte als Zeugin von dem Autounfall äh berichten , der stattgefunden hat heute am sechsundzwanzigsten September zweitausendneunzehn um zwölf Uhr fünfzig im ähm ähm im im oh Gott auf dem Gelände ähm Park auf der Parkeinfahrt der Mohrenstraße einundvierzig
ähm zwei Autos sind aufgefahren ähm ähm in die Einfahrt
und da ein Ball , der gedribbelt wurde von einer von einem Mann , der auf den Fuß gefallen ist , vor das Auto gerollt ist , ist das hintere Auto auf das vordere aufgefahren .
Das hintere Auto war blau .
und der Fahrer des vorderen Autos hat die Polizei angerufen .
und verständigt
ähm , das Auto hat gebremst , weil nicht nur der Ball auf die Straße gerollt ist , sondern auch weil ein Hund losgegangen ist , der an der Leine war von einer Frau , ähm , Frau , die ihre Lebensmittel aus dem Kofferraum ausgepackt hat .
Äh , niemand ist verletzt .
und ich stehe gerne für Rückfragen zur Verfügung . Auf Wiederhören

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI41FR_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:           DEbi41FR
# Language Count:        7
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     22
# Gender:                female
# Country:               UKR
# Birthplace:            UKR
# Education:             Bachelor
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          —
#
#   ▸ Languages
#
#
#     1. English [eng] — notAvailable
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#
#     2. Spanish (Castilian) [spa] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     3. French [fra] — L2
#        Group: Romance
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 72 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
#     5. Russian [rus] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     6. Ukrainian [ukr] — notAvailable
#        Group: Slavic
#        Word Order: SVO
#
#     7. German [deu] — L2, Target language — TARGET
#        Group: Germanic
#        Word Order: SOV; SVO
#        Exposure: onset: 3; input: mainly without controlled teaching processes
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi41FR_fsD.exb
# Original ID:           DEbi41FR_fsD
# Created:               2019-09-23
# Tokens:                163
# Clauses:               10
#
# ================================================================================
#                                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                                   
# ================================================================================
#
#
# ================================================================================
#