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# ctok #
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also ich bin halt nach der Schule ähm auf diesem Parkplatz gewesen
und dann war da so ein Typ
und der hat ähm mit seinem Ball gedribbelt
und seine Frau war oder Freundin war dabei
und die hatte noch ein Kinderwagen
und dann ist dem Typen aber der Ball auf die Straße gefallen
und ähm der Hund von der Frau die da gerade ihre Sachen eingeladen hat der ist dann auf die Straße gesprungen um den Ball zu fangen
und da kam halt so ein Auto
und das musste abrupt bremsen dann weil der also um den Hund halt nicht zu überfahren
und ähm direkt dahinter kam noch ein Auto
und die sind dann auch also der ist den dann reingefahren hinten
und ja dann hat der Typ mit dem Ball der Frau die Einkäufe wieder eingesammelt
und die anderen haben die Polizei gerufen

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# mbartgec_th1 #
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Also bin ich halt nach der Schule ähm auf diesem Parkplatz gewesen
Und dann war da so ein Typ ,
Und der hat ähm mit seinem Ball gedribbelt
und seine Frau war oder Freundin war dabei
Und die hatte noch einen Kinderwagen
Und dann fällt dem Typen aber der Ball auf die Straße .
Und ähm der Hund von der Frau , die da gerade ihre Sachen eingeladen hat , der ist dann auf die Straße gesprungen , um den Ball zu fangen
Und da kam halt so ein Auto .
Und das musste abrupt bremsen , dann weil das also wichtig ist , den Hund halt nicht zu überfahren
Und direkt dahinter kam noch ein Auto .
Und die sind dann auch gewesen .
Der ist dann hinten reingefahren .
Und dann hat der Typ mit dem Ball der Frau die Einkäufe wieder eingesammelt
Und die anderen haben die Polizei gerufen

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# mixtral_th1 #
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Also , ich war nach der Schule auf diesem Parkplatz .
Da war so ein Typ .
Der hat mit seinem Ball gedribbelt .
Seine Frau oder Freundin war dabei .
Die hatte noch einen Kinderwagen .
Dann ist dem Typen der Ball auf die Straße gefallen .
Der Hund der Frau , die gerade ihre Sachen eingeladen hat , ist auf die Straße gesprungen , um den Ball zu fangen .
Da kam ein Auto .
Das musste abrupt bremsen , um den Hund nicht zu überfahren .
Und direkt dahinter kam noch ein Auto .
Das ist dann hinten reingefahren .
Und ja , dann hat der Mann mit dem Ball der Frau die Einkäufe wieder eingesammelt .
Die anderen haben die Polizei gerufen .

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# transgec_th1 #
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also ich bin halt nach der Schule ähm auf diesem Parkplatz gewesen .
und dann war da so ein Typ .
und der hat ähm mit seinem Ball gedribbelt .
und seine Frau war oder eine Freundin war dabei .
und die hatte noch einen Kinderwagen .
und dann ist dem Typen aber der Ball auf die Straße gefallen .
und ähm , der Hund von der Frau , die da gerade ihre Sachen eingeladen hat , ist dann auf die Straße gesprungen , um den Ball zu fangen .
Und da kam halt so ein Auto .
und das musste dann abrupt bremsen , weil der also um den Hund halt nicht überfahren wollte .
und ähm , direkt dahinter kam noch ein Auto .
und die sind dann auch , also ist der dann hinten reingefahren .
Und ja , dann hat der Typ mit dem Ball der Frau die Einkäufe wieder eingesammelt .
und die anderen haben die Polizei gerufen .

#
# ================================================================================
#                              METADATA: DEBI52MG_ISD                             
# ================================================================================
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# ================================================================================
#                                CORPUS INFORMATION                               
# ================================================================================
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# ────────────────────────────────────────
# 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_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:           DEbi52MG
# Language Count:        5
# Text Count:            4
# Multiple L1s:          no
#
#   ▸ Demographics
#
# Age at Production:     16
# Gender:                male
# Country:               DEU
# Birthplace:            DEU
# Education:             upper secondary
# Major Subject:         —
# Profession:            —
# School Grade:          11
#
#   ▸ 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: input: mainly without controlled teaching processes
#
#     3. Latin [lat] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     4. Greek, Ancient (to 1453) [grc] — L2
#        Group: unclear
#        Word Order: unclear
#        Exposure: duration: 48 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
#     5. English [eng] — L2
#        Group: Germanic
#        Word Order: SVO
#        Exposure: duration: 84 months; input: mainly in controlled teaching contexts
#
# ================================================================================
#                                       TEXT                                      
# ================================================================================
#
# Language:              German [deu]
# File:                  DEbi52MG_isD.exb
# Original ID:           DEbi52MG_isD
# Created:               2019-01-16
# Tokens:                144
# 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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