natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Tidsmæssig repræsentativitet
Time representativeness
Precision (nøjagtighed)
Technological representativeness
Technology coverage (teknologisk dækning)
Geographical representativeness
Completeness (fuldstændighed)
Parameter uncertainty
Vurderes med hensyn til dækning for hver påvirkningskategori og sammenlignet med en hypotetisk ideel datakvalitet
To be judged with respect to the coverage for each EF impact category and in comparison to a hypothetical ideal data quality
De anvendte livscyklusopgørelsesmetoder og metodologiske valg (f.eks. fordeling, substitution osv.) er i overensstemmelse med mål for og omfang af datasættet, navnlig dets tiltænkte anvendelser som beslutningsgrundlag.
The applied LCI methods and methodological choices (e.g. allocation, substitution, etc.) are in line with the goal and scope of the dataset, especially its intended applications as support to decisions.
Metoderne skal også anvendes ensartet på tværs af alle data [83].
The methods have also been consistently applied across all data [83].
Omfang, hvori datasættet afspejler de specifikke forhold for det undersøgte system med hensyn til dataenes tid/alder, herunder evt. baggrundsdatasæt.
Degree to which the dataset reflects the specific conditions of the system being considered regarding the time/age of the data, and including background datasets, if any.
Kommentar: dvs. for det angivne år (og for evt. forskelle i løbet af et år eller en dag).
Comment: i.e. of the given year (and, if applicable, of intra-annual or intra-daily differences).
Omfang, hvori datasættet afspejler den undersøgte population med hensyn til teknologi, herunder for evt. baggrundsdatasæt.
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding technology, including for included background datasets, if any.
Kommentar: dvs. for teknologiske egenskaber, herunder driftsforhold.
Comment: i.e. of the technological characteristics including operating conditions.
Omfang, hvori datasættet afspejler den undersøgte population med hensyn til geografi, herunder for evt. baggrundsdatasæt.
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding geography, including background datasets, if any.
Kommentar: dvs. for det angivne sted/anlæg, land, marked eller kontinent eller den angivne region osv.
Comment: i.e. of the given location/site, region, country, market, continent, etc.
Kvalitativ ekspertvurdering eller relativ standardafvigelse som en %, hvis en Monte Carlo-simulering anvendes.
Qualitative expert judgement or relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used.
Kommentar: Usikkerhedsvurderingen vedrører kun ressourceforbrugs- og emissionsdata. Den vedrører ikke vurderingen af virkninger af miljøaftryk.
Comment: The uncertainty assessment is related to the resource use and emission data only; it does not cover the EF impact assessment.
Opfylder kriteriet i meget høj grad; ingen behov for forbedring.
Meets the criterion to a very high degree, without need for improvement.
Meget god fuldstændighed
Very good completeness
Fuld overensstemmelse med alle krav i vejledningen om produkters miljøaftryk
Full compliance with all requirements of the PEF Guide
Kontekstspecifik
Context–specific
Meget lav usikkerhed
Very low uncertainty
Opfylder kriteriet i høj grad; begrænset behov for forbedring.
Meets the criterion to a high degree, with little significant need for improvement.
God fuldstændighed
Good completeness
Attributiv [84] procesbaseret tilgang OG:
Attributional [84] process-based approach AND:
Opfyldelse af følgende tre metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk:
Following three method requirements of the PEF Guide met:
håndtering af multifunktionalitet
Dealing with multi-functionality
bortskaffelsesmodel
End of life modelling
systemgrænse
System boundary
Lav usikkerhed
Low uncertainty
Rimelig
Fair
Opfylder kriteriet i rimelig grad; forbedring anbefales.
Meets the criterion to an acceptable degree, but merits improvement.
Rimelig fuldstændighed
Fair completeness
Attributiv procesbaseret tilgang OG:
Attributional process-based approach AND:
Opfyldelse af to af følgende tre metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk:
Two of the following three method requirements of the PEF Guide met:
Rimelig usikkerhed:
Fair uncertainty
Ringe fuldstændighed
Poor completeness
Opfyldelse af et af følgende tre metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk:
One of the following three method requirements of the PEF Guide met:
Høj usikkerhed
High uncertainty
Meget ringe
Very poor
Kriteriet blev ikke vurderet/gennemgået, ellers dets kvalitet kunne ikke bekræftes/er ukendt.
This criterion was not judged / reviewed or its quality could not be verified / is unknown.
Meget ringe eller ukendt fuldstændighed
Very poor or unknown completeness
Attributiv procesbaseret tilgang, MEN:
Attributional process-based approach BUT:
Ingen af følgende tre metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk er opfyldt:
None of the following three method requirements of the PEF Guide met:
Meget høj usikkerhed
Very high uncertainty
Den generelle datakvalitet beregnes ved at lægge den opnåede kvalitetsklasse for hvert kvalitetskriterium sammen og dividere resultatet med det samlede antal kriterier (dvs. seks).
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).
DQR-resultatet (Data Quality Rating) bruges til at identificere det tilsvarende kvalitetsniveau i tabel 6.
The Data Quality Rating (DQR) result is used to identify the corresponding quality level in Table 6.
Beregningen fortages ved hjælp af formel 1:
Formula 1 provides the calculation provision:
DQR Data Quality Rating for datasættet
DQR Data Quality Rating of the dataset
TeR Teknologisk repræsentativitet
TeR Technological Representativeness
GR Geografisk repræsentativitet
GR Geographical Representativeness
TiR Tidsmæssig repræsentativitet
TiR Time-related Representativeness
C Fuldstændighed
C Completeness
P Nøjagtighed/usikkerhed
P Precision/uncertainty
M Metodologisk relevans og konsistens Formel 1 skal anvendes til at identificere det generelle datakvalitetsniveau ud fra den opnåede datakvalitetsvurdering. Tabel 6 Generelt datakvalitetsniveau ud fra den opnåede datakvalitetsvurdering Generel datakvalitetsvurdering (DQR) Generelt datakvalitetsniveau ≤ 1,6 "Fremragende kvalitet"
M Methodological Appropriateness and Consistency
Generelt datakvalitetsniveau ud fra den opnåede datakvalitetsvurdering Generel datakvalitetsvurdering (DQR)
Overall data quality level according to the achieved data quality rating
Generelt datakvalitetsniveau ≤ 1.6
Overall data quality rating (DQR)
“Fremragende kvalitet”
Overall data quality level
3 til 4,0
“Excellent quality”
“God kvalitet”
“Good quality”
"Rimelig kvalitet"
"Fair quality"
“Ringe kvalitet”
“Poor quality”
Eksempel på semi-kvantitativ vurdering af datakvalitet til brug for nøgledatasæt i livscyklusopgørelse.
Example of semi-quantitative assessment of data quality required for key Life Cycle Inventory datasets
Proces: farveproces
Process: dyeing process
Metodologisk relevans og konsistens
Methodological compliance and consistency
Parameterusikkerhed (relativ standardafvigelse som en %, hvis en Monte Carlo-simulering anvendes, ellers kvalitativ ekspertvurdering)
Parameter uncertainty (relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used, otherwise qualitative expert judgement)
Diskontinuerlig i forhold til farvningsmaskiner med luftgennemstrømning
Discontinuous with airflow dyeing machines
Centraleuropæisk miks
Central Europe mix
Attributiv procesbaseret tilgang OG:
Attributional Process based approach AND:
F.eks. "Forbrugsmiks i EU: 30 % halvkontinuerlig, 50 % røgfarvning og 20 % kontinuerlig farvning"
e.g. "Consumption mix in EU: 30 % Semi-continuous, 50 % exhaust dyeing and 20 % Continuous dyeing"
EU 27-miks; UK, DE; IT; FR
EU 27 mix; UK, DE; IT; FR
Opfyldelse af følgende to metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk:
The following two method requirements of the PEF Guide are met:
Følgende metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk er dog ikke opfyldt:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
F.eks. "Produktionsmiks i EU: 35 % halvkontinuerlig, 40 % røgfarvning og 25 % kontinuerlig farvning"
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
Skandinavien; andre EU-27-lande
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
Opfyldelse af følgende metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk:
The following method requirement of the PEF Guide met:
Følgende to metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk er dog ikke opfyldt:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
bortskaffelsesmodel
End-of-life modelling
F.eks. "Røgfarvning"
e.g. "Exhaust dyeing"
Mellemøsten; USA; JP
Middle east; US; JP
Kriteriet blev ikke vurderet/gennemgået, ellers dets kvalitet kunne ikke bekræftes/er ukendt.
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
Ingen af følgende tre metodekrav i vejledningen om produkters miljøaftryk er opfyldt:
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
< 1990; ukendt
< 1990; Unknown
Kontinuerlig farvning; andet; ukendt
Continuous dyeing; other; unknown
Andet; ukendt
Other; Unknown
Datakvalitetskrav skal opfyldes af miljøaftryksundersøgelser til ekstern formidling, dvs. B2B og B2C.
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
For miljøaftryksundersøgelser (der hævder at være i overensstemmelse med denne vejledning) til interne formål bør de angivne datakvalitetskrav opfyldes (dvs. anbefales), men det er ikke obligatorisk.
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.
Enhver afvigelse fra kravene skal dokumenteres.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Datakvalitetskrav gælder for både specifikke [85] og generiske data [86].
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Følgende seks kriterier skal anvendes ved semikvantitativ vurdering af datakvalitet i miljøaftryksundersøgelser: teknologisk repræsentativitet, geografisk repræsentativitet, tidsmæssig repræsentativitet, fuldstændighed, parameterusikkerhed og metodologisk relevans og konsistens.
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.
I den valgfrie screening kræves som minimum datakvalitetsvurderingen "rimelig" for data, der bidrager til mindst 90 % af den virkning, der anslås for hver påvirkningskategori vurderet ud fra en kvalitativ ekspertvurdering.
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.
I den endelige ressourceforbrugs- og emissionsprofil for processer eller aktiviteter, der tegner sig for mindst 70 % af bidragene til hver påvirkningskategori, skal både specifikke og generiske data opnå et generelt niveau på mindst "god kvalitet" (tærsklen på 70 % er valgt for at afbalancere målet om en robust vurdering med behovet for at gøre det muligt og tilgængeligt).
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).
En semikvantitativ vurdering af datakvalitet skal udføres og rapporteres for disse processer.
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Mindst 2/3 af de resterende 30 % (dvs. 20-30 %) skal modelleres med data af mindst "rimelig kvalitet".
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Data med ringere vurdering end rimelig kvalitet må højst tegne sig for 10 % af bidragene til hver påvirkningskategori.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Datakvalitetskravene vedrørende teknologisk, geografisk og tidsmæssig repræsentativitet skal underkastes gennemgang som en del af miljøaftryksundersøgelsen.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Datakvalitetskravene vedrørende fuldstændighed, metodologisk relevans og konsistens og parameterusikkerhed bør opfyldes ved kun at indhente generiske data fra datakilder, der overholder kravene i vejledningen om produkters miljøaftryk.
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.
For generiske data skal datakvalitetsvurderingen gennemføres på niveauet for inputstrømme (f.eks. indkøbt papir brugt i trykkeri), mens den for specifikke data skal gennemføres på niveauet for de individuelle processer eller samlede processer eller på niveauet for individuelle inputstrømme.
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.
Reglerne skal give yderligere vejledning om resultaterne af datakvalitetsvurderinger for produktkategorien med hensyn til tidsmæssig, geografisk og teknologisk repræsentativitet.
PEFCRs shall provide further guidance on data quality assessment scoring for the product category with respect to time, geographical and technological representativeness.
De skal f.eks. angive, hvilken datakvalitetsvurdering vedrørende tidsmæssig repræsentativitet der skal tildeles et datasæt, der repræsenterer et bestemt år.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
I reglerne kan der angives yderligere kriterier for vurderingen af datakvalitet (i forhold til standardkriterier).
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
I reglerne kan der angives strengere datakvalitetskrav, hvis det er relevant for den undersøgte produktkategori.
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
dør til dør-aktiviteter/-processer
Gate-to-gate activities/processes;
upstream- eller downstreamfaser
Upstream or downstream phases;
vigtige forsyningskædeaktiviteter for produktkategorien
Key supply-chain activities for the product category;
vigtige standardpåvirkningskategorier for produktkategorien.
Key EF impact categories for the product category.
Eksempel på bestemmelse af datakvalitetsvurdering
Example for determining the data quality rating
Opnået kvalitetsniveau
Achieved quality level
Tilsvarende kvalitetsvurdering
Corresponding quality rating
Teknologisk repræsentativitet (TeR)
Technological representativeness (TeR)
god
good
Geografisk repræsentativitet (GR)
Geographical representativeness (GR)
Tidsmæssig repræsentativitet (TiR)
Time-related representativeness (TiR)
rimelig
fair
Fuldstændighed (C)
Completeness (C)
Parameterusikkerhed (P)
Parameter uncertainty (P)
Metodologisk relevans og konsistens (M)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Dette afsnit beskriver indsamlingen af specifikke data, som er direkte målte eller indsamlede data, der er repræsentative for aktiviteterne på et bestemt anlæg eller på bestemte samlinger af anlæg.
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.
Dataene bør omfatte alle kendte input og output for processerne.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Output er produkter, sideprodukter [87] og emissioner.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Emissioner kan opdeles i fire kategorier: emissioner til luft, vand og jord og emissioner som fast affald.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Specifikke data kan indsamles, måles eller beregnes ved hjælp af aktivitetsdata [88] og relaterede emissionsfaktorer.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Det bemærkes, at emissionsfaktorer kan udledes af generiske data, der opfylder datakvalitetskrav.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Dataindsamling – målinger og skræddersyede spørgeskemaer
Data collection - measurements and tailored questionnaires
De mest repræsentative datakilder for specifikke processer er målinger, der foretages direkte i processen eller indhentes fra operatører via interview eller spørgeskemaer.
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
Dataene skal muligvis skaleres, samles eller på anden måde behandles matematisk for at bringe dem i overensstemmelse med analyseenheden og referencestrømmen for processen.
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.
Typiske specifikke datakilder omfatter:
Typical specific data sources are:
forbrugsdata på proces- eller anlægsniveau
Process- or plant-level consumption data;
fakturaer og lagerændringer for forbrugsstoffer
Bills and stock/inventory changes of consumables;
målinger af emissioner (mængder og koncentrationer af emissioner fra gas og spildevand)
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
sammensætning af produkter og affald
Composition of products and waste;
indkøbs- og salgsafdelinger/-enheder.
Procurement and sale department(s)/unit(s).
Specifikke data [89] skal indhentes for alle forgrundsprocesser og evt. baggrundsprocesser [90].
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Regler for en produktkategoris miljøaftryk skal:
PEFCRs shall:
angive de processer, der skal indsamles specifikke data for
Specify for which processes specific data shall be collected;
angive kravene til indsamlingen af specifikke data
Specify the requirements for the collection of specific data;
definere kravene til indsamling for hvert anlæg med hensyn til:
Define the data collection requirements for each site for:
Målfase(r) og dataindsamlingsomfang
Target stage(s) and the data collection coverage;
sted for dataindsamling (nationalt, internationalt, bestemte fabrikker osv.)
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
tidsrum for dataindsamling (år, årstid, måned osv.)
Term of data collection (year, season, month, and so on);
en begrundelse, hvis stedet eller tidsrummet for dataindsamling skal begrænses til et bestemt interval, og påvisning af, at de indsamlede data kan fungere som tilstrækkelige stikprøver.
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.
Generiske data er data, der ikke er baseret på direkte målinger eller beregninger af de pågældende processer i systemet.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Generiske data kan være sektorspecifikke, dvs. specifikke for den sektor, der er omfattet af miljøaftryksundersøgelsen, eller de kan gælde for flere sektorer.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Generiske data omfatter bl.a.:
Examples of generic data include:
data fra litteraturen eller videnskabelige rapporter
Data from literature or scientific papers;
industrigennemsnitlige livscyklusdata fra databaser med livscyklusdata, rapporter fra industrisammenslutninger, officielle statistikker osv.
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
Indhentning af generiske data
Sourcing generic data
Generiske data bør så vidt muligt indhentes fra datakilder, der er anført i denne vejledning.
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Øvrige generiske data bør fortrinsvis indhentes fra:
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
databaser, der leveres af mellemstatslige organisationer (f.eks. FAO og UNEP)
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
officielle landespecifikke nationale databaser med livscyklusdata (for data, der er specifikke for værtslandets database)
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
nationale databaser med livscyklusdata
National governmental LCI database projects;
andre tredjepartsdatabaser med livscyklusdata
Other third-party LCI databases;
specialiseret videnskabelig litteratur.
Peer-reviewed literature.
Andre potentielle kilder til generiske data findes f.eks. på Det Fælles Forskningscenters websted under "Resource Directory of the European Platform" [91].
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].
Hvis de nødvendige data ikke findes blandt ovennævnte kilder, kan andre kilder anvendes.
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Generiske data bør kun anvendes i forbindelse med processer i baggrundssystemet, medmindre (generiske data) er mere repræsentative eller relevante end specifikke data for forgrundsprocesser. Hvis det er tilfældet, skal generiske data også anvendes for processer i forgrundssystemet.
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.
Hvis de er tilgængelige, skal sektorspecifikke generiske data anvendes i stedet for generiske data for flere sektorer.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
Alle generiske data skal opfylde datakvalitetskravene i dette dokument.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Kilderne til de anvendte data skal dokumenteres klart og angives i miljøaftryksrapporten.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Generiske data (som opfylder datakvalitetskravene i denne vejledning) bør så vidt muligt indhentes fra:
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
data, der er udviklet i overensstemmelse med kravene i de relevante regler for en produktkategoris miljøaftryk
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
data, der er udviklet i overensstemmelse med kravene vedrørende miljøaftryksundersøgelser
Data developed in line with the requirements for PEF studies;