natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Skladba v EU 27; UK, DE; IT; FR
EU 27 mix; UK, DE; IT; FR
Jsou splněny dva z následujících tří požadavků příručky pro stanovení environmentální stopy produktu na metody:
The following two method requirements of the PEF Guide are met:
Není však splněn následující požadavek příručky pro stanovení environmentální stopy produktu na metody:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
např. „Skladba výroby v EU: 35 % semikontinuální, 40 % barvení vytahovacím způsobem a 25 % kontinuální barvení“
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
Skandinávská Evropa; jiné země EU-27
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
Splněn následující požadavek příručky pro stanovení environmentální stopy produktu na metody:
The following method requirement of the PEF Guide met:
Avšak následující dva požadavky příručky pro stanovení environmentální stopy produktu na metody nejsou splněny:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
modelování konce životnosti
End-of-life modelling
např. „barvení vytahovacím způsobem“
e.g. "Exhaust dyeing"
Blízký východ; USA; Japonsko
Middle east; US; JP
Toto kritérium nebylo posuzováno/přezkoumáno nebo jeho kvalita nemohla být ověřena / je neznámá.
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
Žádný z následujících tří požadavků příručky pro stanovení environmentální stopy produktu na metody není splněn:
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
< 1990; Neznámé
< 1990; Unknown
Kontinuální barvení; jiné; neznámé
Continuous dyeing; other; unknown
Jiné; neznámé
Other; Unknown
Požadavky na kvalitu údajů musí být splněny u studií ke stanovení environmentální stopy produktu, které jsou určeny pro externí komunikaci, tj. B2B a B2C.
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
U studií ke stanovení environmentální stopy produktu (uvádějících soulad s touto příručkou pro stanovení environmentální stopy produktu), které jsou určeny pro interní použití, by měly být specifikované požadavky na kvalitu údajů splněny (tj. jsou doporučovány), ale nejsou povinné.
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.
Každá odchylka od požadavků se musí zdokumentovat.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Požadavky na kvalitu údajů platí pro specifické [85] i obecné údaje [86].
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Ve studiích ke stanovení environmentální stopy produktu se musí pro semikvantitativní posouzení kvality údajů přijmout následujících šest kritérií: technologická reprezentativnost, geografická reprezentativnost, časová reprezentativnost, úplnost, parametrická nejistota, metodická vhodnost a konzistence.
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.
Ve volitelné analytické části je vyžadováno minimální „uspokojivé“ hodnocení kvality údajů pro údaje přispívající k minimálně 90 % dopadu odhadovaného pro každou kategorii dopadu environmentální stopy, jak je posuzována pomocí kvalitativního odborného posudku.
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.
V konečném profilu využívání zdrojů a emisí pro procesy nebo činnosti, které činí minimálně 70 % příspěvků každé kategorie dopadu environmentální stopy, musí specifické i obecné údaje dosahovat minimálně celkové úrovně „dobré kvality“ (70% práh je zvolen, aby se vyvážil cíl dosáhnout podrobného posouzení s potřebou udržet je únosné a přístupné).
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).
U těchto procesů se musí provést a uvést semikvantitativní posouzení kvality údajů.
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Minimálně 2/3 ze zbývajících 30 % (tj. 20 % až 30 %) musí být modelovány minimálně s „uspokojivou kvalitou“ údajů.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Údaje, které mají nižší než uspokojivé hodnocení kvality, nesmí činit více než 10 % příspěvků ke každé kategorii dopadu environmentální stopy.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Požadavky na kvality údajů pro technologickou, geografickou a časovou reprezentativnost musí být v rámci studie ke stanovení environmentální stopy produktu předmětem přezkumu.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Požadavky na kvalitu údajů související s úplností, metodickou vhodností a konzistentností a parametrickou nejistotou by měly být splněny získáváním obecných údajů výlučně ze zdrojů údajů, které vyhovují požadavkům příručky pro stanovení environmentální stopy produktu.
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.
Posuzování kvality údajů u obecných údajů se musí provádět na úrovni vstupních toků (např. zakoupený papír používaný v tiskárně), zatímco posouzení kvality údajů u specifických údajů se musí provádět na úrovni jednotlivého procesu nebo agregovaného procesu, nebo na úrovni jednotlivých vstupních toků.
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.
Například musí uvádět, které hodnocení kvality údajů týkající se časové reprezentativnosti by se mělo přiřadit k souboru údajů reprezentujícímu daný rok.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Pravidla produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy mohou uvádět dodatečná kritéria pro posuzování kvality údajů (v porovnání s výchozími kritérii).
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
Pravidla produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy mohou uvádět přísnější požadavky na kvalitu údajů, pokud je to vhodné pro příslušnou produktovou kategorii.
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
Mezi ně mohou patřit:
These may include:
činnosti/procesy od brány k bráně;
Gate-to-gate activities/processes;
předcházející nebo následující fáze;
Upstream or downstream phases;
klíčové činnosti dodavatelského řetězce u produktové kategorie;
Key supply-chain activities for the product category;
klíčové kategorie dopadu environmentální stopy u produktové kategorie.
Key EF impact categories for the product category.
Příklady pro stanovení hodnocení kvality údajů
Example for determining the data quality rating
Dosažená úroveň kvality
Achieved quality level
Odpovídající hodnocení kvality
Corresponding quality rating
Technologická reprezentativnost (TeR)
Technological representativeness (TeR)
dobrá
good
Geografická reprezentativnost (GR)
Geographical representativeness (GR)
Časová reprezentativnost (TiR)
Time-related representativeness (TiR)
uspokojivá
fair
Úplnost (C)
Completeness (C)
Parametrická nejistota (P)
Parameter uncertainty (P)
Metodická vhodnost a konzistentnost (M)
Methodological appropriateness and consistency (M)
DQR 2,2 odpovídá celkovému hodnocení „dobrá kvalita“.
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
Tento oddíl popisuje shromažďování specifických údajů, což jsou údaje přímo měřené nebo shromažďované v konkrétním provozu nebo skupině provozů, které reprezentují činnosti.
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.
Tyto údaje by měly zahrnovat všechny známé vstupy a výstupy pro procesy.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Vstupy jsou (například) využívání energie, vody, materiálů atd. Výstupy jsou produkty, koprodukty [87] a emise.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Emise lze rozdělit do čtyř kategorií: emise do vzduchu, do vody, do půdy a emise jako tuhý odpad.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Specifické údaje lze shromažďovat, měřit nebo vypočítat pomocí aktivitních údajů [88] a souvisejících emisních faktorů.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Je třeba uvést, že emisní faktory mohou být odvozeny z obecných údajů na základě požadavků na kvalitu údajů.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Shromažďování údajů – měření a přizpůsobené dotazníky
Data collection - measurements and tailored questionnaires
Nejreprezentativnějšími zdroji údajů pro specifické procesy jsou měření přímo prováděná na procesu nebo získaná od obsluhy prostřednictvím pohovorů nebo dotazníků.
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
Údaje mohou vyžadovat škálování, agregaci nebo jiné formy matematické úpravy, aby bylo dosaženo souladu s jednotkou analýzy a referenčním tokem procesu.
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.
Typickými zdroji specifických údajů jsou:
Typical specific data sources are:
údaje o spotřebě na úrovni procesů nebo zařízení;
Process- or plant-level consumption data;
rozpisy a změny zásob spotřebního zboží;
Bills and stock/inventory changes of consumables;
měření emisí (množství a koncentrace emisí z plynů a odpadních vod); složení produktů a odpadů;
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
nákupní a prodejní oddělení/jednotky.
Composition of products and waste;
nákupní a prodejní oddělení/jednotky.
Procurement and sale department(s)/unit(s).
Specifické údaje [89] se musí získat pro všechny procesy na popředí, případně procesy na pozadí [90].
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Pokud jsou však obecné údaje reprezentativnější a vhodnější než specifické údaje pro procesy na popředí (jejich zdůvodnění a ohlašování), musí se pro procesy na popředí použít rovněž obecné údaje. Dodatečné požadavky na vytváření pravidel produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy
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.
Pravidla produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy musí:
PEFCRs shall:
uvádět, pro které procesy se musí specifické údaje shromáždit;
Specify for which processes specific data shall be collected;
uvádět požadavky pro shromažďování specifických údajů;
Specify the requirements for the collection of specific data;
definovat požadavky na shromažďování údajů pro každé místo pro:
Define the data collection requirements for each site for:
cílová stadia a rozsah shromažďování údajů;
Target stage(s) and the data collection coverage;
místo shromažďování údajů (vnitrostátně, mezinárodně, specifické továrny a tak dále);
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
období shromažďování údajů (rok, roční období, měsíc a tak dále).
Term of data collection (year, season, month, and so on);
Pokud se místo nebo období shromažďování údajů musí do určité míry omezit, uvádí zdůvodnění a ukazují, že shromážděné údaje budou sloužit jako dostatečné vzorky.
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.
Obecnými údaji se myslí údaje, které nejsou založeny na přímém měření nebo výpočtu příslušných procesů v systému.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Obecné údaje mohou být buď odvětvově specifické, tj. specifické pro odvětví zvažované pro studii ke stanovení environmentální stopy produktu, nebo víceodvětvové.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Mezi obecné údaje patří:
Examples of generic data include:
údaje z literatury nebo vědeckých prací;
Data from literature or scientific papers;
průměrné údaje o životním cyklu v daném průmyslovém odvětví z inventarizačních databází životního cyklu, zpráv profesních sdružení, vládních statistik atd.
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
Získávání obecných údajů
Sourcing generic data
Obecné údaje by se měly, pokud je to možné, získávat ze zdrojů údajů uvedených v této příručce pro stanovení environmentální stopy produktu.
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Zbývající obecné údaje by měly přednostně pocházet z:
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
z databází zajišťovaných mezinárodními vládními organizacemi (například FAO, UNEP);
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
z vnitrostátních vládních projektů v oblasti LCI databází v jednotlivých zemích (u údajů specifických pro databázi hostitelské země);
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
vnitrostátních vládních projektů v oblasti LCI databází;
National governmental LCI database projects;
jiných LCI databází třetích stran;
Other third-party LCI databases;
odborně přezkoumané literatury.
Peer-reviewed literature.
Lze najít rovněž jiné potenciální zdroje obecných údajů, např. v adresáři zdrojů Evropské platformy pro 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].
Pokud nelze nezbytné údaje ve výše uvedených zdrojích nalézt, mohou se použít jiné zdroje.
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Obecné údaje by se měly používat pouze pro procesy v systému na pozadí, pokud nejsou (obecné údaje) pro procesy v systému na popředí reprezentativnější nebo vhodnější než specifické údaje; v takovém případě se obecné údaje použijí rovněž pro procesy v systému na popředí.
Generic data should be used only for processes in the background system, unless (generic data) are more representative or appropriate than specific data for foreground processes, in which case generic data shall also be used for processes in the foreground system.
Pokud jsou k dispozici, musí se použít obecné údaje pro konkrétní odvětví místo víceodvětvových obecných údajů.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
Všechny obecné údaje musí splňovat požadavky na kvalitu údajů uvedené v tomto dokumentu.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Zdroje použitých údajů se musí jasně zdokumentovat a uvést ve zprávě o stanovení environmentální stopy produktu.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Obecné údaje (pokud splňují požadavky na kvalitu údajů v této příručce pro stanovení environmentální stopy produktu), by měly, pokud jsou k dispozici, pocházet z:
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
údajů vytvořených v souladu s požadavky relevantních pravidel produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy;
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
údajů vytvořených v souladu s požadavky na studie ke stanovení environmentální stopy produktu;
Data developed in line with the requirements for PEF studies;
datové sítě International Reference Life Cycle Data System (ILCD) [92] (s upřednostněním souborů údajů, které jsou plně ve shodě s datovou sítí ILCD, před těmi, které jsou shodné pouze na výchozí úrovni);
International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Data Network [92] (giving preference to datasets that are fully compliant with the ILCD Data Network over those that are only entry-level compliant);
celoevropské referenční databáze údajů o životním cyklu (ELCD) [93].
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [93].
Pravidla produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy musí uvádět:
The PEFCR shall specify:
Pravidla produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy musí uvádět: kde je použití obecných údajů povoleno jako odhad pro látku, u které nejsou k dispozici specifické údaje;
where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data is not available;
úroveň požadovaných podobností mezi aktuální látkou a obecnou látkou;
the level of required similarities between the actual substance and the generic substance;
kombinaci více než jednoho obecného datového souboru, je-li to nutné.
the combination of more than one generic dataset, if necessary.
Nedostatky v údajích existují, pokud nejsou k dispozici žádné specifické ani obecné údaje, které jsou dostatečně reprezentativní pro daný proces v životním cyklu produktu.
Data gaps exist when there is no specific or generic data available that is sufficiently representative of the given process in the product’s life cycle.
Pokud scházejí údaje, mělo by být u většiny procesů možné získat dostatek informací, které umožní přiměřený odhad chybějících údajů.
For most processes where data may be missing it should be possible to obtain sufficient information to provide a reasonable estimate of the missing data.
Proto by měl konečný profil využívání zdrojů a emisí obsahovat nanejvýš několik nedostatků v údajích.
Therefore, there should be few, if any, data gaps in the final Resource Use and Emissions Profile.
Chybějící informace mohou být různého typu a mít různé charakteristiky, takže každá bude vyžadovat samostatné přístupy při řešení.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate resolution approaches.
Nedostatky v údajích mohou existovat, pokud:
Data gaps may exist when:
údaje pro specifický vstup/produkt neexistují, nebo
Data does not exist for a specific input/product, or
údaje existují pro podobný proces, ale:
Data exists for a similar process but:
údaje byly vytvořeny v jiném regionu;
The data has been generated in a different region;
údaje byly vytvořeny s využitím odlišné technologie;
The data has been generated using a different technology;
údaje byly vytvořeny v odlišném časovém období.
The data has been generated in a different time period.
Všechny nedostatky v údajích se musí vyplnit pomocí nejlepších dostupných obecných nebo extrapolovaných údajů [94].
Any data gaps shall be filled using the best available generic or extrapolated data [94].
Příspěvek těchto údajů (včetně nedostatků v obecných údajích) nesmí činit více než 10 % celkového příspěvku ke každé zvažované kategorii dopadu environmentální stopy.
The contribution of such data (including gaps in generic data) shall not account for more than 10 % of the overall contribution to each EF impact category considered.
To se odráží v požadavcích na kvalitu údajů, podle kterých 10 % z údajů lze zvolit z nejlepších dostupných údajů (bez dalších požadavků na kvalitu údajů).
This is reflected in the data quality requirements, according to which 10 % of the data can be chosen from the best available data (without any further data quality requirements).
Pravidla produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy musí uvádět možné nedostatky v údajích a poskytovat podrobné pokyny pro vyplnění těchto nedostatků.
The PEFCR shall specify potential data gaps and provide detailed guidance for filling these gaps.
Pokud proces nebo provoz zajišťuje více než jednu funkci, tj. dodává několik druhů zboží a/nebo služeb („koproduktů“), je „multifunkční“.
If a process or facility provides more than one function, i.e. it delivers several goods and/or services ("co-products"), it is “multifunctional”.
V těchto situacích musí být všechny vstupy a emise související s procesem rozděleny mezi zkoumaný produkt a ostatní koprodukty zásadovým způsobem.
In these situations, all inputs and emissions linked to the process must be partitioned between the product of interest and the other co-products in a principled manner.
Systém zahrnující multifunkčnost musí být modelován podle následující hierarchie rozhodnutí a s využitím dodatečných pokynů v pravidlech produktové kategorie ke stanovení environmentální stopy, pokud jsou k dispozici.
Systems involving multi-functionality of processes shall be modelled in accordance with the following decision hierarchy, with additional guidance provided by PEFCRs if available.
Hierarchie rozhodnutí
Decision hierarchy
Členění nebo rozšíření systému
Subdivision or system expansion
Pokud je to možné, mělo by se využít členění nebo rozšíření systému, aby se zamezilo alokaci.
Wherever possible, subdivision or system expansion should be used to avoid allocation.
Členěním se myslí rozložení multifunkčních procesů nebo provozů, aby se oddělily vstupní toky přímo související s každým výstupem z procesu nebo provozu.
Subdivision refers to disaggregating multifunctional processes or facilities to isolate the input flows directly associated with each process or facility output.
Rozšířením systému se myslí rozšíření systému zahrnutím dalších funkcí souvisejících s koprodukty.
System expansion refers to expanding the system by including additional functions related to the co-products.
Nejprve se musí vyšetřit, zda lze analyzovaný proces rozčlenit nebo rozšířit.
It shall be investigated first whether the analysed process can be subdivided or expanded.
Pokud je členění možné, inventarizační údaje by se měly shromáždit pouze pro ty jednotkové procesy [95], které jsou přímo přiřaditelné [96] ke zkoumanému zboží/službám.
Where subdivision is possible, inventory data should be collected only for those unit processes [95] directly attributable [96] to the goods/services of concern.
Nebo pokud lze systém rozšířit, musí se do analýzy zahrnout další funkce a výsledky se musí ohlašovat pro rozšířený systém jako celek místo na úrovni jednotlivých koproduktů.
Or if the system can be expanded, the additional functions shall be included in the analysis with results communicated for the expanded system as a whole rather than on an individual co-product level.
Alokace na základě relevantního základního fyzického vztahu
Allocation based on a relevant underlying physical relationship