natgillin/translations-raw huggingface dataset:
В каква степен наборът от данни отразява реалното разпределение на интереса към географските местоположения, включително по отношение на фоновите данни, ако има такива.
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding geography, including background datasets, if any.
Забележка: т.е. по отношение на дадено местоположение / обект, област, държава, пазар, континент и т.н.
Comment: i.e. of the given location/site, region, country, market, continent, etc.
Използва се експертно становище с качествен характер или относително стандартно отклонение, изразено като %, ако се използва симулация Монте Карло.
Qualitative expert judgement or relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used.
Забележка: Оценката на неопределе-ността се отнася само за данните за използваните ресурси и емисиите; Тя не обхваща оценката на въздействието с ООС.
Comment: The uncertainty assessment is related to the resource use and emission data only; it does not cover the EF impact assessment.
Съответства на критерия в много висока степен, без да има нужда от подобрение
Meets the criterion to a very high degree, without need for improvement.
Много добра пълнота
Very good completeness
Пълно съответствие с всички изисквания на ръководството за ПООС.
Full compliance with all requirements of the PEF Guide
В съответствие с конкретния контекст.
Context–specific Context–specific
В съответствие с конкретния контекст.
Context–specific
Много малка неопределеност
Very low uncertainty
Съответства на критерия във висока степен, с малка реална нужда от подобрение
Meets the criterion to a high degree, with little significant need for improvement.
Добра пълнота
Good completeness
Подход на база атрибутивно моделирани [84] процеси И:
Attributional [84] process-based approach AND:
спазване на следните три методологични изисквания на ръководството за ПООС:
Following three method requirements of the PEF Guide met:
Разглеждане на случаите на многофункцио-налност
Dealing with multi-functionality
Моделиране на края на жизнения цикъл
End of life modelling
Граница на системата
System boundary
В съответствие с конкретния контекст.
Context–specific Low uncertainty
Малка неопределеност
Low uncertainty
Задово-лително
Fair
Съответства на критерия в задоволителна степен, но е редно да се подобри
Meets the criterion to an acceptable degree, but merits improvement.
Задоволителна пълнота
Fair completeness
Подход на база атрибутивно моделирани процеси И:
Attributional process-based approach AND:
спазване на две от следните три методологични изисквания на ръководството за ПООС:
Two of the following three method requirements of the PEF Guide met:
Задоволителна неопределеност
Fair uncertainty
Ниско
Poor
Не съответства в достатъчна степен на критерия.
Does not meet the criterion to a sufficient degree.
Нуждае се от подобрение.
Requires improvement.
Малка пълнота
Poor completeness
спазване на едно от следните три методологични изисквания на ръководството за ПООС:
One of the following three method requirements of the PEF Guide met:
Голяма неопределеност
High uncertainty
Много ниско
Very poor
Не съответства на критерия.
Does not meet the criterion.
Необходимо е значително подобрение. ИЛИ:
Substantial improvement is necessary OR:
За този критерий не е правена оценка / преглед, или неговото качество не бе възможно да се провери / е неизвестно.
This criterion was not judged / reviewed or its quality could not be verified / is unknown.
Много малка или неизвестна пълнота
Very poor or unknown completeness
Подход на база атрибутивно моделирани процеси, НО:
Attributional process-based approach BUT:
не е спазено нито едно от следните три методологични изисквания на ръководството за ПООС:
None of the following three method requirements of the PEF Guide met:
Много голяма неопределеност
Very high uncertainty
Общото качество на данните се изчислява като сбор на постигнатите числени оценки по всеки от критериите за качество, разделен на общия брой на критериите (т.е. на 6).
The overall data quality shall be calculated by summing up the achieved quality rating for each of the quality criteria, divided by the total number of criteria (i.e. six).
Полученият резултат за числената оценка за качеството (DQR) се използва за определяне на съответното ниво на качеството съгласно Таблица 6.
The Data Quality Rating (DQR) result is used to identify the corresponding quality level in Table 6.
Изчислението се прави по формула 1:
Formula 1 provides the calculation provision:
Формула 1 DQR = TeR + GR + TiR + C + P + M
Formula 1 DQR = TeR + GR + TiR + C + P + M
DQR Числена оценка на качеството на набора от данни
DQR Data Quality Rating of the dataset
TeR Технологична представителност
TeR Technological Representativeness
GR Географска представителност
GR Geographical Representativeness
TiR Времева представителност
TiR Time-related Representativeness
C Пълнота
C Completeness
P Точност/неопределеност
P Precision/uncertainty
M Методологично съответствие и последователност
M Methodological Appropriateness and Consistency
Формула 1 се използва за определяне на общото ниво на качеството на данните, в зависимост от изчислената числена оценка.
Formula 1 shall be used to identify the overall data quality level according to the achieved data quality rating.
Общо ниво на качеството на данните, в зависимост от определената числена оценка
Overall data quality level according to the achieved data quality rating
Числена оценка за общото качество на данните
Overall data quality rating (DQR)
Общо ниво на качеството на данните
Overall data quality level
Отлично качество
“Excellent quality”
Много добро качество
"Very good quality"
Добро качество
“Good quality”
Задоволително качество
"Fair quality"
Ниско качество
“Poor quality”
Пример за частично количествена оценка на качеството на данни, изисквана за ключови инвентаризационни данни на база жизнения цикъл
Example of semi-quantitative assessment of data quality required for key Life Cycle Inventory datasets
Технологичен процес: багрене
Process: dyeing process
Методологично съответствие и последователност
Methodological compliance and consistency
Неопределеност на параметрите (използва се относително стандартно отклонение, изразено като %, ако се използва симулация Монте Карло, или експертно становище с качествен характер).
Parameter uncertainty (relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used, otherwise qualitative expert judgement)
Прекъсващ тип процес с багрилни машини с въздушна струя
Discontinuous with airflow dyeing machines
Микс за страните от Централна Европа
Central Europe mix
Подход на база атрибутивно моделирани процеси И:
Attributional Process based approach AND:
Например: „Микс на база консумацията в ЕС: 30 % с полупрекъсващ тип процес, 50% с прекъсващ тип процес и 20% с непрекъснат процес“
e.g. "Consumption mix in EU: 30 % Semi-continuous, 50 % exhaust dyeing and 20 % Continuous dyeing"
Микс за страните от ЕС-27; UK, DE; IT; FR
EU 27 mix; UK, DE; IT; FR
спазени са следните две методологични изисквания на ръководството за ПООС:
The following two method requirements of the PEF Guide are met:
Не е спазено, обаче, следното методологично изискване на ръководството за ПООС:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
Например: „Микс на база производството в ЕС: 35 % с полупрекъсващ тип процес, 40 % с прекъсващ тип процес и 25 % с непрекъснат процес“
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
Скандинавските страни; други страни от ЕС-27
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
спазено е следното методологично изискване на ръководството за ПООС:
The following method requirement of the PEF Guide met:
Не са спазени, обаче, следните две методологични изисквания на ръководството за ПООС:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
Моделиране на края на жизнения цикъл
End-of-life modelling
Например: Багрене с прекъсващ тип процес
e.g. "Exhaust dyeing"
Близкия изток; САЩ; Япония
Middle east; US; JP
За този критерий не е правена оценка/ преглед, или неговото качество не бе възможно да се провери / е неизвестно.
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
не е спазено нито едно от следните три методологични изисквания на ръководството за ПООС:
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
<1990; неизвестни данни
< 1990; Unknown
Непрекъснато багрене; други; неизвестни
Continuous dyeing; other; unknown
Други; Неизвестни
Other; Unknown
Необходимо е проучванията на ПООС, предназначени за външно оповестяване, т.е. междуфирмена комуникация или комуникация от фирми към потребители, да отговарят на изискванията за качество на данните.
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
За проучванията на ПООС, предназначени за вътрешнофирмена употреба (за които се твърди, че съответстват на изискванията на настоящото ръководство) посочените качествени изисквания следва да бъдат спазени (т.е. те са препоръчителни), но не са задължителни.
For PEF studies (claiming to be in line with this PEF Guide) intended for in-house applications, the specified data quality requirements should be met (i.e. are recommended), but are not mandatory.
Всякакви отклонения от изискванията трябва да бъдат документирани.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Изискванията за качество на данните се отнасят както за конкретните [85], така и за типовите данни [86].
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
При частично количествената оценка на качеството на данните в проучвания на ПООС трябва да се разгледат следните шест критерия: технологична представителност, географска представителност, времева представителност, пълнота, неопределеност на параметрите и методологично съответствие.
The following six criteria shall be adopted for a semi-quantitative assessment of data quality in PEF studies: technological representativeness, geographical representativeness, time-related representativeness, completeness, parameter uncertainty and methodological appropriateness and consistency.
При незадължителната фаза на скрининг е необходимо да се постигне поне „задоволително“ качество за данните, допринасящи за поне 90 % от предполагаемото въздействие за всяка категория въздействие с ООС, определено на база качествено експертно мнение.
In the optional screening step a minimum “fair” quality data rating is required for data contributing to at least 90 % of the impact estimated for each EF impact category, as assessed via a qualitative expert judgement.
В окончателния профил на използваните ресурси и емисиите е необходимо по отношение на процесите или дейностите, допринасящи за поне 70 % от всяка категория въздействие с ООС, както конкретните, така и типовите данни да имат поне „добро“ общо ниво на качеството (избран е праг от 70 %, за да се балансира целта за постигане на надеждна оценка с необходимостта тя да бъде сравнително лесно осъществима и достъпна).
In the final Resource Use and Emissions Profile, for the processes or activities accounting for at least 70 % of contributions to each EF impact category, both specific and generic data shall achieve at least an overall “good quality” level (the 70 % threshold is chosen to balance the goal of achieving a robust assessment with the need to keep it feasible and accessible).
За тези процеси трябва да се извършва частично количествена оценка на качеството на данните.
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Поне 2/3 оставащите 30 % (т.е. от 20 % до 30 %) от процесите трябва да се моделират с поне „задоволително“ качество на данните.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Данните с по-слаба от задоволителна оценка на качеството трябва да са за не повече от 10 % от процесите, допринасящи за всяка категория въздействие с ООС.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Изискванията за качество на данните по отношение на тяхната технологична, географска и времева представителност трябва да бъдат подложени на проверка в рамките на проучването на ПООС.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Изискванията за качество на данните по отношение на тяхната пълнота, методологично съответствие и последователност, както и неопределеност на параметрите следва да бъдат спазени чрез използване на данни само от източниците, съответстващи на изискванията на ръководството за ПООС.
The data quality requirements related to completeness, methodological appropriateness and consistency, and parameter uncertainty should be met by sourcing generic data exclusively from data sources that comply with the requirements of the PEF Guide.
Посочените в таблица 6 изисквания по отношение на критерия за качество на данните „методологично съответствие и последователност“ ще са валидни до края на 2015 г. От 2016 г. ще се изисква пълно спазване на методиката за ПООС.
With respect to the data quality criterion of “methodological appropriateness and consistency”, the requirements as defined in Table 6 shall apply until the end of 2015. From 2016, full compliance with the PEF methodology will be required.
За типовите данни е необходимо да се провежда оценка на качеството на нивото на входящите потоци (например данните за закупена хартия за използване в печатна служба), а за конкретните данни такава оценка трябва да се провежда на нивото на индивидуален или агрегиран процес, или на нивото на индивидуални входящи потоци.
The data quality assessment of generic data shall be conducted at the level of the input flows (e.g. purchased paper used in a printing office) while the data quality assessment of specific data shall be conducted at the level of an individual process or aggregated process, or at the level of individual input flows.
Необходимо е в ППООСКП да се включват допълнителни указания за численото изразяване на оценката на качеството на съответната категория продукти по отношение на времевата, географската и технологичната представителност.
PEFCRs shall provide further guidance on data quality assessment scoring for the product category with respect to time, geographical and technological representativeness.
Например, трябва да бъде уточнено каква оценка за времева представителност на данните да се слага за набор от данни, отразяващи дадена година.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Също така, възможно е в ППООСКП да бъдат определени допълнителни критерии за оценка на качеството на данните (допълнителни спрямо обичайните критерии).
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
В ППООСКП може да бъдат определени по-строги критерии за качество на данните, ако това е уместно по отношение на въпросната категория.
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
Те могат да се отнасят за:
These may include:
Дейности/процеси „от входа до изхода“ на предприятието-производител;
Gate-to-gate activities/processes;
Предходни или последващи фази от жизнения цикъл;
Upstream or downstream phases;
Ключови дейности от веригата за доставка по отношение на съответната категория продукти;
Key supply-chain activities for the product category;
Ключови категории въздействия върху ООС за съответната категория продукти.
Key EF impact categories for the product category.
Пример за определяне на числената оценка на качеството на данните
Example for determining the data quality rating
Постигнато равнище на качеството
Achieved quality level
Съответна числена оценка
Corresponding quality rating
Технологична представителност (TeR)
Technological representativeness (TeR)
добра
good
Географска представителност (GR)
Geographical representativeness (GR)
Времева представителност (TiR)
Time-related representativeness (TiR)
задоволителна
fair
Пълнота (С)
Completeness (C)
Неопределеност на параметрите (Р)
Parameter uncertainty (P)
Методологично съответствие и последователност (M)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Числената оценка 2,2 за DQR съответства на обща оценка „добро качество“.
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
Настоящият раздел се отнася за събирането на конкретни данни, т.е. данни, които са пряко измерени или събрани по представителен начин за дейностите на конкретна инсталация или група от инсталации.
This section describes the collection of specific data which are data directly measured or collected representative of activities at a specific facility or set of facilities.
Данните следва да обхващат всички известни входящи и изходящи количества за процесите.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Входящи количества са (например) използването на енергия, вода, материали и др. Изходящи количества са продуктите, съпродуктите [87] и емисиите.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Емисиите могат да се разделят на четири категории: съответно емисии във въздуха, във водата, в почвата и емисии във вид на твърди отпадъци.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Конкретните данни могат да бъдат събирани, измервани, а също и изчислявани въз основа на данни за дейността [88] и съответни емисионни фактори.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Следва да се отбележи, че емисионните фактори могат да бъдат определени от типови данни, при спазване на качествените изисквания.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Събиране на данни — измервания и конкретизирани въпросници
Data collection - measurements and tailored questionnaires
Най-представителните източници на данни за конкретни процеси са преките измервания върху процесите или данните, получени от операторите чрез разговори или попълване на въпросници.
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
Възможно е данните да се нуждаят от окрупняване, агрегиране или други видове математическа обработка, за да отговарят на аналитичната единица и продуктовия еквивалент при съответния процес.
The data may need scaling, aggregation or other forms of mathematical treatment to bring them in line with the unit of analysis and reference flow of the process.
Типични източници на конкретни данни са:
Typical specific data sources are:
Данните за консумацията на даден процес или инсталация;
Process- or plant-level consumption data;
Документация по доставките и промени в складовите наличности на консумативи;
Bills and stock/inventory changes of consumables;
Измервания на емисиите (количества и концентрации на емисиите на газове и отпадъчни води);
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
Данни за състава на продукти и отпадъци;
Composition of products and waste;
Данни от отдела (отделите) или звеното (звената) за доставки и продажби.
Procurement and sale department(s)/unit(s).
Необходимо е да се установяват конкретни данни [89] за всички ясно различими процеси, както и за фоновите процеси [90], за които това е уместно.
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Ако, обаче, типовите данни са по-представителни или по-подходящи от конкретните данни за ясно различимите процеси (което трябва да бъде обосновано и докладвано), то съответните типови данни също трябва да се използват за характеризиране на ясно различимите процеси.
However, if generic data are more representative or appropriate than specific data for foreground processes (to be justified and reported), generic data shall also be used for the foreground processes.
Необходимо е в ППООСКП:
PEFCRs shall:
Да бъдат посочени всички процеси, за които трябва да се събират конкретни данни;
Specify for which processes specific data shall be collected;
Да бъдат посочени изискванията за събирането на конкретни данни;
Specify the requirements for the collection of specific data;
Да се определят изискванията за събирането на данни за всеки обект по отношение на:
Define the data collection requirements for each site for:
разглеждания стадий (разглежданите стадии) и обхвата на събирането на данни;
Target stage(s) and the data collection coverage;
Място, за което се събират данни (вътрешни данни, международни данни, за кои предприятия и т.н.);
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
Период, за който се събират данни (година, сезон,месец и т.н.);
Term of data collection (year, season, month, and so on);
Когато е необходимо мястото или периодът, за които се събират данни, да бъдат ограничени в известен обхват, трябва да се направи съответна обосновка и да се покаже, че събираните данни ще могат да послужат като достатъчно представителна извадка.
When the location or term of data collection must be limited to a certain range, provide a justification for this and show that the collected data will serve as sufficient samples.
Типовите данни представляват данни, които не се базират на преки измервания или изчисления на съответните процеси в системата.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Те могат да се отнасят или за определен сектор, т.е. да са специфични данни за разглеждания в проучването на ПООС сектор, или да са многосекторни.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Типови данни са например:
Examples of generic data include:
Литературни данни или данни от научни доклади;
Data from literature or scientific papers;
Осреднени за съответния отрасъл данни въз основа на жизнения цикъл, взети от инвентаризационни бази данни за жизнения цикъл, доклади на асоциации, държавната статистика и др.
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
Източници на типови данни
Sourcing generic data
В случаите, при които в посочените в настоящото ръководство конкретни източници са налице съответните типови данни, следва да се ползват данни от тези източници.
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Останалите типови данни е за предпочитане да произхождат от:
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
Бази данни, предоставяни от междудържавни организации (например Организацията по прехрана и земеделие, Програмата на ООН по околната среда);
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
Специфични за отделна страна държани проекти за инвентаризационни бази данни за жизнения цикъл (за данни, специфични за съответната страна);
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
Национални държавни проекти за инвентаризационни бази данни за жизнения цикъл;
National governmental LCI database projects;
Други инвентаризационни бази данни на трети страни за жизнения цикъл;
Other third-party LCI databases;
Литература, преминала през партньорска проверка.
Peer-reviewed literature.
Могат да бъдат намерени и други потенциални източници на типови данни, например в Указателя на ресурсите на Европейската платформа относно оценяването на базата на жизнения цикъл (Resource Directory of the European Platform on LCA) [91].
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].