natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Για τις μελέτες PEF (που ισχυρίζονται ότι συμμορφώνονται με τον παρόντα οδηγό PEF), οι οποίες προορίζονται για εσωτερικές εφαρμογές, θα πρέπει να πληρούνται οι καθορισμένες απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων (δηλ. συνιστάται), ωστόσο αυτό δεν είναι υποχρεωτικό.
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.
Κάθε απόκλιση από τις απαιτήσεις πρέπει να τεκμηριώνεται.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Οι απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων ισχύουν τόσο για τα ειδικά [85] όσο και για τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα [86].
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Τα ακόλουθα έξι κριτήρια πρέπει να εφαρμόζονται για την ημιποσοτική εκτίμηση της ποιότητας των δεδομένων στις μελέτες PEF: τεχνολογική αντιπροσωπευτικότητα, γεωγραφική αντιπροσωπευτικότητα, χρονική αντιπροσωπευτικότητα, πληρότητα, αβεβαιότητα παραμέτρου και μεθοδολογική καταλληλότητα.
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.
Στο προαιρετικό στάδιο διαλογής, απαιτείται τουλάχιστον «μέτριος» δείκτης ποιότητας δεδομένων για τα δεδομένα που συμβάλλουν σε ποσοστό τουλάχιστον 90% της εκτιμώμενης επίπτωσης για κάθε κατηγορία επιπτώσεων EF, όπως αξιολογείται μέσω ποιοτικής αξιολόγησης εμπειρογνώμονα.
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.
Στο προφίλ χρήσης πόρων και εκπομπών, για τις διαδικασίες ή δραστηριότητες που αντιπροσωπεύουν τουλάχιστον το 70 % των εισφορών σε κάθε κατηγορία επιπτώσεων EF, τα δεδομένα ειδικού και γενικού χαρακτήρα πρέπει να επιτύχουν τουλάχιστον ένα συνολικό επίπεδο «καλής ποιότητας» (το κατώτατο όριο του 70% επιλέγεται για την αντιστάθμιση του στόχου επίτευξης μιας ενδελεχούς εκτίμησης με την ανάγκη να διατηρηθεί ο εφικτός και προσιτός χαρακτήρας της εν λόγω εκτίμησης).
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).
Για αυτές τις διαδικασίες εκτελείται και υποβάλλεται ημιποσοτική εκτίμηση της ποιότητας των δεδομένων.
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Τουλάχιστον τα 2/3 του υπόλοιπου 30% (δηλ. 20% έως 30%) πρέπει να διαμορφωθούν με δεδομένα τουλάχιστον «μέτριας ποιότητας».
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Τα δεδομένα με δείκτη ποιότητας κάτω του μετρίου δεν πρέπει να αντιστοιχούν σε ποσοστό άνω του 10% της συμβολής σε κάθε κατηγορία επιπτώσεων EF.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Οι απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων για τεχνολογική, γεωγραφική και χρονική αντιπροσωπευτικότητα πρέπει να υπόκεινται σε επανεξέταση, ως μέρος της μελέτης PEF.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Οι απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων που σχετίζονται με την πληρότητα, τη μεθοδολογική καταλληλότητα και τη συνέπεια, καθώς και την αβεβαιότητα παραμέτρου θα πρέπει να πληρούνται μέσω της εξαγωγής δεδομένων γενικού χαρακτήρα αποκλειστικά από πηγές δεδομένων που συμμορφώνονται με τις απαιτήσεις του οδηγού PEF.
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.
Η εκτίμηση ποιότητας των δεδομένων για τα γενικά δεδομένα πρέπει να διενεργείται στο επίπεδο των ροών εισόδου (π.χ. χρήση αγορασμένου χαρτιού σε τυπογραφείο), ενώ η εκτίμηση ποιότητας των δεδομένων για ειδικά δεδομένα πρέπει να διενεργείται στο επίπεδο μεμονωμένης διαδικασίας ή συγκεντρωτικής διαδικασίας, ή στο επίπεδο μεμονωμένων ροών εισόδου.
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.
Οι PEFCR πρέπει να παρέχουν περαιτέρω καθοδήγηση ως προς τη βαθμολόγηση της εκτίμησης της ποιότητας των δεδομένων για την κατηγορία προϊόντος, όσον αφορά τη χρονική, γεωγραφική και τεχνολογική αντιπροσωπευτικότητα.
PEFCRs shall provide further guidance on data quality assessment scoring for the product category with respect to time, geographical and technological representativeness.
Για παράδειγμα, πρέπει να προσδιορίζουν ποια βαθμολογία ποιότητας δεδομένων που σχετίζονται με τη χρονική αντιπροσωπευτικότητα θα πρέπει να εκχωρηθούν σε ένα σύνολο δεδομένων που αντιπροσωπεύει ένα δεδομένο έτος.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Οι PEFCR δύναται να καθορίζουν πρόσθετα κριτήρια για την εκτίμηση της ποιότητας των δεδομένων (συγκριτικά με τα προεπιλεγμένα κριτήρια).
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
Οι PEFCR δύναται να καθορίζουν αυστηρότερες απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων, εφόσον αυτό απαιτείται για την υπό εξέταση κατηγορία προϊόντος.
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
Σε αυτές τις απαιτήσεις μπορεί να περιλαμβάνονται τα εξής:
These may include:
Δραστηριότητες/διαδικασίες «από πύλη σε πύλη»,
Gate-to-gate activities/processes;
Προγενέστερες ή μεταγενέστερες φάσεις,
Upstream or downstream phases;
Βασικές δραστηριότητες εφοδιαστικής αλυσίδας για την κατηγορία προϊόντος,
Key supply-chain activities for the product category;
Βασικές κατηγορίες επιπτώσεων EF για την κατηγορία προϊόντος.
Key EF impact categories for the product category.
Παράδειγμα για τον προσδιορισμό του δείκτη ποιότητας δεδομένων
Example for determining the data quality rating
Στοιχείο
Component
Επίπεδο ποιότητας που επιτεύχθηκε
Achieved quality level
Αντίστοιχος δείκτης ποιότητας
Corresponding quality rating
Τεχνολογική αντιπροσωπευτικότητα (TeR)
Technological representativeness (TeR)
Γεωγραφική αντιπροσωπευτικότητα (GR)
Geographical representativeness (GR)
Χρονική αντιπροσωπευτικότητα (TiR)
Time-related representativeness (TiR)
μέτρια
fair
Πληρότητα (C)
Completeness (C)
Αβεβαιότητα παραμέτρου (P)
Parameter uncertainty (P)
Μεθοδολογική καταλληλότητα και συνέπεια (M)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Ένας DQR της τάξης του 2,2 αντιστοιχεί σε συνολικό δείκτη «καλής ποιότητας».
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
Αυτή η ενότητα περιγράφει τη συλλογή ειδικών δεδομένων, τα οποία είναι τα δεδομένα που μετρώνται ή συλλέγονται απευθείας και αντιπροσωπεύουν τις δραστηριότητες σε μια συγκεκριμένη εγκατάσταση ή σύνολο εγκαταστάσεων.
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.
Τα δεδομένα πρέπει να περιλαμβάνουν όλες τις γνωστές εισροές και εκροές για τις διαδικασίες.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Οι εισροές είναι (επί παραδείγματι) η χρήση ενέργειας, νερού, υλικών, κ.λπ. Οι εκροές είναι τα προϊόντα, τα συμπαραγόμενα προϊόντα [87] και οι εκπομπές.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Οι εκπομπές μπορούν να χωριστούν σε τέσσερις κατηγορίες: εκπομπές στον αέρα, στο νερό, στο έδαφος και εκπομπές ως στερεά απόβλητα.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Είναι δυνατή η συλλογή, μέτρηση ή υπολογισμός ειδικών δεδομένων με τη χρήση δεδομένων δραστηριότητας [88] και συναφών συντελεστών εκπομπών.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Θα πρέπει να σημειωθεί ότι οι συντελεστές εκπομπών μπορεί να προέρχονται από δεδομένα γενικού χαρακτήρα που υπόκεινται στις απαιτήσεις ποιότητας δεδομένων.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Συλλογή δεδομένων - μετρήσεις και προσαρμοσμένα ερωτηματολόγια
Data collection - measurements and tailored questionnaires
Οι πιο αντιπροσωπευτικές πηγές δεδομένων για συγκεκριμένες διαδικασίες είναι οι μετρήσεις που διενεργούνται απευθείας στη διαδικασία ή λαμβάνονται από φορείς εκμετάλλευσης μέσω συνεντεύξεων ή ερωτηματολογίων.
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
Τα δεδομένα μπορεί να απαιτούν διαβάθμιση, ομαδοποίηση ή άλλες μορφές μαθηματικής επεξεργασίας προκειμένου να ευθυγραμμιστούν με τη μονάδα της ανάλυσης και τη ροή αναφοράς της διαδικασίας.
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.
Οι τυπικές πηγές δεδομένων είναι οι εξής:
Typical specific data sources are:
Δεδομένα κατανάλωσης επιπέδου διαδικασίας ή εγκατάστασης,
Process- or plant-level consumption data;
Γραμμάτια και αλλαγές στο απόθεμα/απογραφή των αναλώσιμων,
Bills and stock/inventory changes of consumables;
Μετρήσεις εκπομπών (ποσότητες και συγκεντρώσεις εκπομπών από αέρια και λύματα),
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
Σύνθεση προϊόντων και αποβλήτων,
Composition of products and waste;
τμήμα(-τα)/μονάδα(-ες) προμηθειών και πωλήσεων.
Procurement and sale department(s)/unit(s).
Ειδικά δεδομένα [89] πρέπει να λαμβάνονται για όλες τις διαδικασίες πρώτου επιπέδου και για τις διαδικασίες δευτέρου επιπέδου, κατά περίπτωση [90].
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Ωστόσο, εάν τα γενικά δεδομένα είναι πιο αντιπροσωπευτικά ή κατάλληλα από τα ειδικά δεδομένα για τις διαδικασίες πρώτου επιπέδου (για αιτιολόγηση και υποβολή), τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα πρέπει να χρησιμοποιηθούν επίσης για τις διαδικασίες πρώτου επιπέδου.
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.
Οι PEFCR πρέπει:
PEFCRs shall:
να καθορίζουν για ποιες διαδικασίες θα πρέπει να συλλέγονται ειδικά δεδομένα,
Specify for which processes specific data shall be collected;
Να καθορίζουν τις απαιτήσεις για τη συλλογή ειδικών δεδομένων,
Specify the requirements for the collection of specific data;
Να προσδιορίζουν τις απαιτήσεις συλλογής δεδομένων για κάθε εγκατάσταση ως προς:
Define the data collection requirements for each site for:
το (τα) στάδιο(-α)-στόχο και την κάλυψη της συλλογής δεδομένων,
Target stage(s) and the data collection coverage;
Την τοποθεσία συλλογής δεδομένων (εγχώρια, διεθνής, ειδικά εργοστάσια, κ.ο.κ.),
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
Τη διάρκεια συλλογής δεδομένων (έτος, εποχή, μήνας, κ.ο.κ.),
Term of data collection (year, season, month, and so on);
Όταν η τοποθεσία ή η διάρκεια συλλογής δεδομένων πρέπει να περιοριστεί σε ένα συγκεκριμένο εύρος, να παρέχεται αιτιολόγηση επ’ αυτού και να υποδεικνύεται ότι τα συλλεχθέντα δεδομένα θα χρησιμεύσουν ως επαρκή δείγματα.
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.
Τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα αναφέρονται σε δεδομένα που δεν βασίζονται σε άμεσες μετρήσεις ή υπολογισμό των αντίστοιχων διαδικασιών του συστήματος.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα μπορεί να αναφέρονται είτε ειδικά σε έναν τομέα, δηλ. στον τομέα ου εξετάζεται για τη μελέτη PEF είτε σε πολλούς τομείς.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Παραδείγματα γενικών δεδομένων περιλαμβάνουν:
Examples of generic data include:
Δεδομένα από βιβλιογραφία ή επιστημονικά έγγραφα,
Data from literature or scientific papers;
Δεδομένα κύκλου ζωής κλαδικού μέσου όρου από βάσεις δεδομένων απογραφής στοιχείων του κύκλου ζωής, αναφορές ενώσεων του κλάδου, στατιστικές του δημοσίου, κ.λπ.
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
Προέλευση γενικών δεδομένων
Sourcing generic data
Τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα θα πρέπει, όπου αυτό είναι εφικτό, να προέρχονται από τις πηγές δεδομένων που προσδιορίζονται στον παρόντα οδηγό PEF.
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Τα υπόλοιπα γενικά δεδομένα θα πρέπει, κατά προτίμηση, να προέρχονται από:
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
Βάσεις δεδομένων που παρέχονται από διεθνείς κυβερνητικές οργανώσεις (για παράδειγμα, FAO, UNEP),
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
Εθνικά κυβερνητικά έργα με βάσεις δεδομένων LCI που αφορούν μια συγκεκριμένη χώρα (για δεδομένα που αφορούν τη βάση δεδομένων της χώρας υποδοχής),
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
Εθνικά κυβερνητικά έργα με βάσεις δεδομένων LCI,
National governmental LCI database projects;
Άλλες βάσεις δεδομένων LCI τρίτων,
Other third-party LCI databases;
βιβλιογραφία που έχει επανεξεταστεί από ομοτίμους.
Peer-reviewed literature.
Άλλες πιθανές πηγές δεδομένων γενικού χαρακτήρα περιλαμβάνονται, για παράδειγμα στον Κατάλογο πόρων της Ευρωπαϊκής πλατφόρμας για την ΕΚΖ [91].
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].
Εάν δεν είναι δυνατή η εύρεση των απαραίτητων δεδομένων στις προαναφερθείσες πηγές, δύναται να χρησιμοποιηθούν άλλες πηγές.
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα θα πρέπει να χρησιμοποιούνται μόνο για τις διαδικασίες του συστήματος δευτέρου επιπέδου, εκτός εάν (τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα) είναι πιο αντιπροσωπευτικά ή κατάλληλα από τα δεδομένα ειδικού χαρακτήρα για τις διαδικασίες πρώτου επιπέδου, οπότε θα δεδομένα γενικού χαρακτήρα πρέπει να χρησιμοποιηθούν επίσης για τις διαδικασίες στο σύστημα πρώτου επιπέδου.
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.
Όπου είναι εφικτό, τα γενικά δεδομένα που αφορούν σε συγκεκριμένο τομέα θα χρησιμοποιούνται αντί των γενικών δεδομένων που αφορούν σε πολλούς τομείς.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
Όλα τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα πρέπει να πληρούν τις απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων που ορίζονται στο παρόν έγγραφο.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Οι πηγές των δεδομένων που χρησιμοποιούνται πρέπει να τεκμηριώνονται σαφώς και να υποβάλλονται στην έκθεση PEF.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Τα δεδομένα γενικού χαρακτήρα (εφόσον πληρούν τις απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων που καθορίζονται σε αυτόν τον οδηγό PEF), θα πρέπει, όπου είναι διαθέσιμα, να προέρχονται από:
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
Δεδομένα που έχουν αναπτυχθεί σύμφωνα με τις απαιτήσεις των σχετικών PEFCR,
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
Δεδομένα που έχουν αναπτυχθεί σύμφωνα με τις απαιτήσεις για τις μελέτες PEF,
Data developed in line with the requirements for PEF studies;
Δίκτυο δεδομένων διεθνούς συστήματος αναφοράς για τα δεδομένα του κύκλου ζωής (ILCD) [92] (με προτίμηση σε σύνολα δεδομένων που συμμορφώνονται πλήρως με το Δίκτυο δεδομένων ILCD έναντι εκείνων που συμμορφώνονται μόνο στο επίπεδο λήμματος),
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);
Ευρωπαϊκή βάση δεδομένων αναφοράς για τον κύκλο ζωής (ELCD) [93].
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [93].
Πρόσθετη απαίτηση για τους PEFCR
Additional requirement for PEFCRs:
Ο PEFCR πρέπει να καθορίζει τα εξής:
The PEFCR shall specify:
τις περιπτώσεις κατά τις οποίες επιτρέπεται η χρήση δεδομένων γενικού χαρακτήρα ως προσέγγιση για μια ουσία για την οποία δεν υπάρχουν διαθέσιμα ειδικά δεδομένα,
where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data is not available;
το επίπεδο απαιτούμενων ομοιοτήτων μεταξύ της πραγματικής ουσίας και της γενικής ουσίας,
the level of required similarities between the actual substance and the generic substance;
το συνδυασμό περισσότερων από μιας ομάδας δεδομένων γενικού χαρακτήρα, εφόσον απαιτείται.
the combination of more than one generic dataset, if necessary.
Κενά δεδομένων υφίστανται όταν δεν υπάρχουν διαθέσιμα δεδομένα ειδικού ή γενικού χαρακτήρα, τα οποία να είναι επαρκώς αντιπροσωπευτικά της δεδομένης διαδικασίας του κύκλου ζωής του προϊόντος.
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.
Για τις περισσότερες διαδικασίες όπου μπορεί να λείπουν δεδομένα, θα πρέπει να υπάρχει η δυνατότητα λήψης επαρκών πληροφοριών για την παροχή μιας εύλογης εκτίμησης των ελλειπόντων δεδομένων.
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.
Ως εκ τούτου, θα πρέπει να υπάρχουν ελάχιστα, αν όχι καθόλου, κενά δεδομένων στο τελικό προφίλ χρήσης πόρων και εκπομπών.
Therefore, there should be few, if any, data gaps in the final Resource Use and Emissions Profile.
Οι ελλείπουσες πληροφορίες μπορεί να έχουν διάφορες μορφές και χαρακτηριστικά, για κάθε ένα από τα οποία να απαιτείται χωριστή προσέγγιση ανάλυσης.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate resolution approaches.
Κενά δεδομένων δύναται να υπάρχουν όταν:
Data gaps may exist when:
Δεν υπάρχουν δεδομένα για μια συγκεκριμένη εισροή/προϊόν, ή
Data does not exist for a specific input/product, or
Υπάρχουν δεδομένα για μια παρόμοια διαδικασία, αλλά:
Data exists for a similar process but:
Τα δεδομένα έχουν δημιουργηθεί σε μια διαφορετική περιοχή,
The data has been generated in a different region;
Τα δεδομένα έχουν δημιουργηθεί από διαφορετική τεχνολογία,
The data has been generated using a different technology;
Τα δεδομένα έχουν δημιουργηθεί σε μια διαφορετική χρονική περίοδο.
The data has been generated in a different time period.
Τυχόν κενά δεδομένων πρέπει να καλύπτονται με χρήση των βέλτιστων διαθέσιμων δεδομένων γενικού χαρακτήρα ή παρέκτασης [94].
Any data gaps shall be filled using the best available generic or extrapolated data [94].
Η συμβολή αυτών των δεδομένων (συμπεριλαμβανομένων των κενών στα γενικά δεδομένα) δεν πρέπει να αντιπροσωπεύει άνω του 10 % της συνολικής συμβολής σε κάθε εξεταζόμενη κατηγορία επιπτώσεων EF).
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.
Αυτό αντικατοπτρίζεται στις απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων, σύμφωνα με τις οποίες 10% των δεδομένων μπορούν να επιλεγούν από τα βέλτιστα διαθέσιμα δεδομένα (χωρίς περαιτέρω απαιτήσεις ως προς την ποιότητα των δεδομένων).
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).
Ο PEFCR θα προσδιορίζει δυνητικά κενά δεδομένων και θα παρέχει λεπτομερή καθοδήγηση για την κάλυψη των εν λόγω κενών.
The PEFCR shall specify potential data gaps and provide detailed guidance for filling these gaps.
Αν μια διαδικασία ή εγκατάσταση παρέχει περισσότερες από μία λειτουργίες, δηλ. παρέχει διάφορα προϊόντα και/ή υπηρεσίες («συμπαραγόμενα προϊόντα»), τότε είναι «πολυλειτουργική».
If a process or facility provides more than one function, i.e. it delivers several goods and/or services ("co-products"), it is “multifunctional”.
Σε αυτές τις περιπτώσεις, όλες οι εισροές και εκπομπές που συνδέονται με τη διαδικασία πρέπει να επιμερίζονται μεταξύ του οικείου προϊόντος που και των άλλων συμπαραγόμενων προϊόντων βάσει αρχών.
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.
Τα συστήματα που περιλαμβάνουν πολυλειτουργικότητα των διαδικασιών πρέπει να διαμορφωθούν σύμφωνα με την ακόλουθη ιεραρχία αποφάσεων, με επιπλέον καθοδήγηση από τους PEFCR, εάν υπάρχει.
Systems involving multi-functionality of processes shall be modelled in accordance with the following decision hierarchy, with additional guidance provided by PEFCRs if available.
Ιεραρχία αποφάσεων
Decision hierarchy
Υποδιαίρεση ή διεύρυνση συστήματος
Subdivision or system expansion
Όπου είναι δυνατόν, η υποδιαίρεση ή η διεύρυνση του συστήματος πρέπει να χρησιμοποιούνται για την αποτροπή της κατανομής.
Wherever possible, subdivision or system expansion should be used to avoid allocation.
Η υποδιαίρεση αναφέρεται στην κατάτμηση πολυλειτουργικών διαδικασιών ή εγκαταστάσεων για την απομόνωση των ροών εισόδου που σχετίζονται με την απόδοση κάθε διαδικασίας ή εγκατάστασης.
Subdivision refers to disaggregating multifunctional processes or facilities to isolate the input flows directly associated with each process or facility output.
Η επέκταση συστήματος αναφέρεται στη διεύρυνση του συστήματος με τη συμπερίληψη πρόσθετων λειτουργιών που σχετίζονται με τα συμπαραγόμενα προϊόντα.
System expansion refers to expanding the system by including additional functions related to the co-products.
Πρέπει να διερευνηθεί εάν η υπάρχει δυνατότητα υποδιαίρεσης ή διεύρυνσης της αναλυμένης διαδικασίας.
It shall be investigated first whether the analysed process can be subdivided or expanded.
Στις περιπτώσεις όπου είναι δυνατό να εφαρμοστεί υποδιαίρεση, τα δεδομένα απογραφής θα πρέπει να συλλέγονται μόνο για εκείνες τις βασικές διαδικασίες [95] που σχετίζονται άμεσα [96] μ ε τα οικεία προϊόντα/υπηρεσίες.
Where subdivision is possible, inventory data should be collected only for those unit processes [95] directly attributable [96] to the goods/services of concern.