natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Requires improvement.
Andmed vajavad parandamist.
Poor completeness
Täielikkus on halb
One of the following three method requirements of the PEF Guide met:
toodete keskkonnajalajälje leidmise juhendi järgmistest metodoloogilistest nõuetest on täidetud üks:
High uncertainty
Määramatus on kõrge
Very poor
Väga halb
Does not meet the criterion.
Ei vasta kriteeriumile.
Substantial improvement is necessary OR:
Vaja on olulist parendamist VÕI:
This criterion was not judged / reviewed or its quality could not be verified / is unknown.
tingimuse täitmist ei olnud võimalik hinnata või vastavate andmete kvaliteeti polnud võimalik kontrollida või see on teadmata.
Very poor or unknown completeness
Täielikkus on väga halb või teadmata
Attributional process-based approach BUT:
Kasutatakse atributsioonilist protsessipõhist meetodit, AGA
None of the following three method requirements of the PEF Guide met:
ühtegi toodete keskkonnajalajälje leidmise juhendi järgmistest metodoloogilistest nõuetest ei ole täidetud:
Very high uncertainty
Määramatus on väga kõrge
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).
Andmekvaliteedi üldnäitaja arvutamiseks liidetakse iga tingimuse täitmise kohta antud kvaliteedihinded kokku ning summa jagatakse tingimuste üldarvuga (kuuega).
The Data Quality Rating (DQR) result is used to identify the corresponding quality level in Table 6.
Andmekvaliteedi hinde (DQR) põhjal leitakse tabelist 6 vastav kvaliteeditase.
Formula 1 provides the calculation provision:
Arvutus tehakse vastavalt valemile 1:
Formula 1 DQR = TeR + GR + TiR + C + P + M
Valem 1 DQR = TeR + GR + TiR + C + P + M
DQR Data Quality Rating of the dataset
DQR andmestiku kvaliteedihinne
TeR Technological Representativeness
TeR tehnoloogiline esindavus
GR Geographical Representativeness
GR geograafiline esindavus
TiR Time-related Representativeness
TiR ajaline esindavus
C Completeness
C täielikkus
P Precision/uncertainty
P täpsus/määramatus
M Methodological Appropriateness and Consistency
M metodoloogiline sobivus ja järjepidevus
Formula 1 shall be used to identify the overall data quality level according to the achieved data quality rating.
Valemiga 1 määratakse leitud andmekvaliteedihinde põhjal andmete üldine kvaliteeditase.
Overall data quality level according to the achieved data quality rating
Andmekvaliteedi üldine tase andmekvaliteedi hinde kohaselt
Overall data quality rating (DQR)
Üldine andmekvaliteedihinne (DQR)
Overall data quality level
Andmete üldine kvaliteeditase
“Excellent quality”
„Suurepärane kvaliteet”
"Very good quality"
„Väga hea kvaliteet”
“Good quality”
„Hea kvaliteet”
"Fair quality"
„Rahuldav kvaliteet”
“Poor quality”
„Halb kvaliteet”
Example of semi-quantitative assessment of data quality required for key Life Cycle Inventory datasets
Olelusringi andmiku andmekogumite andmekvaliteedi poolkvantitatiivse hindamise näide
Process: dyeing process
Protsess: värvimine
Methodological compliance and consistency
Metodoloogiline sobivus ja järjepidevus
Parameter uncertainty (relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used, otherwise qualitative expert judgement)
Näitajate määramatus (Monte Carlo simulatsiooni kasutamise korral suhteline standardhälve protsentides, ülejäänud juhtudel kvalitatiivne eksperdihinnang)
Discontinuous with airflow dyeing machines
Mittepidevvärvimine õhuvooluga töötavate värvimismasinatega
Central Europe mix
Struktuur Kesk-Euroopas
Attributional Process based approach AND:
Atributsioonilisel protsessil põhinev käsitlusviis JA:
e.g. "Consumption mix in EU: 30 % Semi-continuous, 50 % exhaust dyeing and 20 % Continuous dyeing"
nt „Tarbimise struktuur ELis: 30 % poolpidevvärvimine, 50 % partiivärvimine ja 20 % pidevvärvimine”
EU 27 mix; UK, DE; IT; FR
Struktuur EU-27s; Ühendkuningriik, Saksamaa; Itaalia; Prantsusmaa
The following two method requirements of the PEF Guide are met:
toodete keskkonnajalajälje leidmise juhendi kaks järgmist metodoloogilist nõuet on täidetud:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
Toodete keskkonnajalajälje leidmise juhendi järgmine metodoloogiline nõue ei ole täidetud:
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
nt „Tootmise struktuur ELis: 35 % poolpidevvärvimine, 40 % partiivärvimine ja 25 % pidevvärvimine”
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
Euroopa Skandinaavia-osa; muud EU-27 riigid
The following method requirement of the PEF Guide met:
Toodete keskkonnajalajälje leidmise juhendi järgmine metodoloogiline nõue on täidetud:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
Toodete keskkonnajalajälje leidmise juhendi kaks järgmist metodoloogilist nõuet ei ole täidetud:
End-of-life modelling
lõppkäitluse modelleerimine;
e.g. "Exhaust dyeing"
nt „partiivärvimine”
Middle east; US; JP
Lähis-Ida; USA; Jaapan
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
seda kriteeriumi ei ole hinnatud/läbi vaadatud või selle kvaliteeti ei saanud kontrollida / kvaliteet on teadmata.
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
ühtegi toodete keskkonnajalajälje leidmise juhendi järgmistest metodoloogilistest nõuetest ei ole täidetud:
< 1990; Unknown
< 1990; teadmata
Continuous dyeing; other; unknown
Pidevvärvimine; muu; teadmata
Other; Unknown
Muu; teadmata
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
Organisatsioonivälises, st ettevõtjatevahelises ning ettevõtja ja tarbija vahelises suhtluses kasutatavad toote keskkonnajalajälje uuringud peavad vastama andmekvaliteedinõuetele.
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.
Organisatsioonisiseselt kasutatavate keskkonnajalajälje uuringute puhul (mis väidetavalt on kooskõlas käesoleva juhendiga) on andmekvaliteedinõuete täitmine soovitatav, aga mitte kohustuslik.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Kõrvalekalded nõuetest tuleb dokumenteerida.
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Andmekvaliteedinõudeid kohaldatakse nii spetsiifiliste [85] kui ka üldiste andmete [86] suhtes.
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.
Toote keskkonnajalajälje uuringute andmekvaliteedi poolkvalitatiivsel hindamisel lähtutakse järgmisest kuuest tingimusest: tehnoloogiline esindavus, geograafiline esindavus, ajaline esindavus, täielikkus, näitajate määramatus ja metodoloogiline sobivus.
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.
Mittekohustuslikul olukorra analüüsi etapil kogutud andmed, mis kirjeldavad vähemalt 90 % igas keskkonnajalajälje mõjukategoorias hinnanguliselt avalduvast mõjust, peavad olema kvalitatiivse eksperdihinnangu kohaselt vähemalt rahuldava kvaliteeditasemega.
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).
Lõplikus ressursi- ja heiteprofiilis esitatavad spetsiifilised ja üldised andmed protsesside ja tegevuste kohta, mille arvele langeb vähemalt 70 % igas keskkonnajalajälje mõjukategoorias avalduvast mõjust, peavad olema vähemalt hea üldise kvaliteeditasemega (70 % piirmäär on valitud selleks, et hinnang oleks piisavalt usaldusväärne ning samal ajal ühtlasi teostatav ja arusaadav).
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Nende protsesside andmekvaliteeti tuleb hinnata semikvantitatiivsel meetodil ja hindamistulemused tuleb esitada aruandluses.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Ülejäänud 30 % mõju modelleerimisandmetest vähemalt kaks kolmandikku (st 20–30 %) peavad olema vähemalt rahuldava kvaliteediga.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Rahuldavast kvaliteedist halvema kvaliteediga andmed ei tohi hõlmata rohkem kui 10 % igas keskkonnajalajälje mõjukategoorias avalduvast mõjust.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Andmete tehnoloogilise, geograafilise ja ajalise esindavuse nõuded kuuluvad läbivaatamisele toote keskkonnajalajälje uuringu osana.
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.
Andmete täielikkuse, metodoloogilise sobivuse ja järjepidevuse ning näitajate määramatuse nõuete täitmiseks tuleb üldisi andmeid hankida üksnes toodete keskkonnajalajälje leidmise juhendi nõuetele vastavatest andmeallikatest.
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.
Üldiste andmete kvaliteeti hinnatakse sisendvoogude lõikes (nt trükikotta ostetud paber), samas kui spetsiifiliste andmete kvaliteeti hinnatakse üksikprotsesside, koondprotsesside või üksikute sisendvoogude lõikes.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Näiteks sätestatakse, milline kvaliteedihinne tuleks anda teatud kindlat aastat hõlmava andmestiku ajalisele esindavusele.
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
Tootekategooria keskkonnajalajälje määramise eeskirjas võidakse näha ette (põhitingimustega võrreldes) täiendavaid tingimusi andmekvaliteedi hindamiseks.
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
Kui see on vaadeldava tootekategooria puhul asjakohane, võidakse tootekategooria keskkonnajalajälje määramise eeskirjas esitada rangemaid andmekvaliteedinõudeid.
Upstream or downstream phases;
väravast väravani tegevused/protsessid;
Key supply-chain activities for the product category;
eel- või järgetapid; tootekategooria tarneahela põhitegevused;
Key EF impact categories for the product category.
tootekategooria keskkonnajalajälje põhilised mõjukategooriad.
Example for determining the data quality rating
Andmekvaliteedi hinde määramise näide
Achieved quality level
Saavutatud kvaliteeditase
Corresponding quality rating
Vastav kvaliteedihinne
Technological representativeness (TeR)
Tehnoloogiline esindavus (TeR)
Geographical representativeness (GR)
Geograafiline esindavus (GR)
Time-related representativeness (TiR)
Ajaline esindavus TiR)
fair
rahuldav
Completeness (C)
Täielikkus (C)
Parameter uncertainty (P)
Näitajate määramatus (P)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Metodoloogiline sobivus ja järjepidevus (M)
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
Andmekvaliteedihinne 2,2 tähendab, et üldine kvaliteeditase on hea.
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.
Käesolevas osas kirjeldatakse, kuidas kogutakse spetsiifilisi andmeid ehk otseselt mõõdetud või kogutud andmed, mis annavad esindava pildi konkreetse rajatise või rajatiste rühma tegevusest.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Andmetesse tuleks kaasata kõik protsesside teadaolevad sisendid ja väljundid.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Sisendid on (näiteks) kasutatav energia, vesi, materjalid jne. Väljundid on tooted, ühendtooted [87] ja heide.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Heite võib jagada neljaks alaliigiks: õhku, vette või pinnasesse juhitav heide ja tahked jäätmed.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Spetsiifiliste andmete kogumiseks, mõõtmiseks või arvutamiseks võib kasutada tegevusandmeid [88] ja nendega seotud heitekoefitsiente.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Heitekoefitsiente võib tuletada ka üldiste andmete põhjal tingimusel, et andmekvaliteedinõuded on täidetud.
Data collection - measurements and tailored questionnaires
Andmete kogumine – mõõtmine ja sihtotstarbelised küsimustikud
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
Konkreetsete protsesside puhul on kõige esindavamaks andmeallikaks otse protsessil teostatud mõõtmised või käitajatelt vestluste või küsimustike abil kogutud andmed.
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.
Vajaduse korral tuleb andmeid teisendada, liita või muul viisil matemaatiliselt töödelda, et ühtlustada neid protsessi analüüsiüksuse ja etalonvooga.
Typical specific data sources are:
Tavapärased spetsiifiliste andmete allikad:
Process- or plant-level consumption data;
protsessi või käitise tarbimisandmed;
Bills and stock/inventory changes of consumables;
arved ja dokumendid kulumaterjali laovarude muutuste kohta;
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
heitemõõtmised (gaasis ja reovees sisalduva heite kogus ja kontsentratsioon);
Composition of products and waste;
toodete ja jäätmete koostis;
Procurement and sale department(s)/unit(s).
hanke ja müügi osakond(nad)/üksus(ed).
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Spetsiifilisi andmeid [89] tuleb koguda kõigi esiplaaniprotsesside kohta ning vajaduse korral taustaprotsesside kohta [90].
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.
Kui aga üldised andmed on esiplaaniprotsesside kirjeldamisel esindavamad või sobivamad (seda tuleb põhjendada ja põhjendus tuleb esitada aruandes), kasutatakse esiplaaniprotsesside puhul ka üldisi andmeid. Lisanõuded tootekategooria keskkonnajalajälje määramise eeskirjale
PEFCRs shall:
Tootekategooria keskkonnajalajälje määramise eeskirjas:
Specify for which processes specific data shall be collected;
täpsustada, milliste protsesside kohta tuleb koguda spetsiifilisi andmeid;
Specify the requirements for the collection of specific data;
sätestatakse spetsiifiliste andmete kogumisele esitatavad nõuded;
Define the data collection requirements for each site for:
määratletakse iga tegevuskoha jaoks andmekogumisnõuete järgmised aspektid:
Target stage(s) and the data collection coverage;
sihtetapp(id) ja andmekogumise katvus;
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
andmete kogumise koht (riigisiseselt, rahvusvaheliselt, konkreetses tehases jne);
Term of data collection (year, season, month, and so on);
andmete kogumise periood (aasta, hooaeg, kuu jne);
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.
kui andmeid kogutakse ainult teatud geograafilises või ajalises vahemikus, tuleb seda põhjendada ning tõendada, et kogutud andmed moodustavad piisava valimi.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Üldised andmed on andmed, mille aluseks ei ole süsteemi protsesside otsesed mõõtmised ega arvutused.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Üldised andmed võivad olla seotud kindla valdkonnaga, st keskkonnajalajälje uuringus vaadeldava valdkonnaga, või valdkonnaülesed.
Examples of generic data include:
Üldised andmed on näiteks:
Data from literature or scientific papers;
kirjandusest või teadusdokumentidest pärinevad andmed;
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
olelusringi andmikest pärinevad valdkonna keskmised andmed, kutseühingute aruanded, riiklik statistika jne.
Sourcing generic data
Üldiste andmete allikad
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Olemasolu korral tuleks üldisi andmeid hankida käesolevas juhendis nimetatud andmeallikatest.
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
Ülejäänud üldised andmed tuleks eelistatavalt koguda järgmistest allikatest:
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
valitsusvaheliste organisatsioonide (nt ÜRO Toidu- ja Põllumajandusorganisatsioon, UNEP) andmebaasid;
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
riigipõhised riiklikud olelusringi andmebaasiprojektid (asukohariigi andmebaasi spetsiifiliste andmete saamiseks);
National governmental LCI database projects;
riiklike valitsusasutuste olelusringi andmiku projektid;
Other third-party LCI databases;
muud kolmanda poole olelusringi andmiku andmebaasid;
Peer-reviewed literature.
vastastikuse eksperdihinnangu saanud kirjandus.
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].
Muid üldiste andmete allikaid võib leida ka näiteks olelusringi hindamise Euroopa platvormi ressursikataloogist [91].
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Kui vajalikke andmeid ei õnnestu leida eespool loetletud allikatest, on lubatud kasutada muid allikaid.
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.
Üldisi andmeid tuleks esitada ainult taustasüsteemi kuuluvate protsesside kohta, välja arvatud juhul, kui need (üldised andmed) on esiplaaniprotsesside suhtes esindavamad või sobivamad. Sellisel juhul tuleb ka esiplaanisüsteemi kuuluvate protsesside kohta kasutada üldisi andmeid.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
Kui sektorispetsiifilised üldised andmed on kättesaadavad, tuleb neid kasutada mitut sektorit hõlmavate üldiste andmete asemel.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Kõik üldised andmed peavad vastama käesolevas dokumendis esitatud andmekvaliteedinõuetele.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Kasutatud andmete allikad peavad olema selgelt dokumenteeritud ning esitatud toote keskkonnajalajälje aruandes.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
Olemasolu korral tuleks üldisi andmeid hankida järgmistest allikatest (tingimusel et andmed vastavad käesoleva juhendi andmekvaliteedinõuetele):
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
asjaomase tootekategooria keskkonnajalajälje määramise eeskirja nõuetele vastavad andmed;
Data developed in line with the requirements for PEF studies;
toote keskkonnajalajälje uuringute nõuetele vastavad andmed;
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);
olelusringi rahvusvahelise andmesüsteemi (ILCD) andmevõrk [92] (eelistades andmestikke, mis vastavad ILCD andmevõrgu nõuetele täies ulatuses, mitte üksnes algtasemel);
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [93].
olelusringi hindamise Euroopa andmebaas (ELCD) [93].
The PEFCR shall specify:
Tootekategooria keskkonnajalajälje määramise eeskirjas täpsustatakse:
where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data is not available;
Tootekategooria keskkonnajalajälje määramise eeskirjas täpsustatakse: millistel juhtudel on lubatud kasutada ligikaudseid üldisi andmeid aine kohta, mille spetsiifilised andmed puuduvad;
the level of required similarities between the actual substance and the generic substance;
tegeliku aine ja geneerilise aine vahelise nõutava sarnasuse määr;
the combination of more than one generic dataset, if necessary.
vajaduse korral nõue kasutada rohkem kui ühte üldist andmestikku.
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.
Andmelüngad tekivad juhul, kui toote olelusringi teatud protsessi kohta puuduvad piisavalt esindavad spetsiifilised või üldised andmed.
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.
Enamike puuduvate andmetega protsesside puhul peaks olema võimalik saada piisavalt teavet puuduvate andmete kohta mõistliku ligikaudse väärtuse leidmiseks.
Therefore, there should be few, if any, data gaps in the final Resource Use and Emissions Profile.
Seetõttu peaks lõplikus ressursi- ja heiteprofiilis olema vähe tühikuid (kui üldse).
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate resolution approaches.
Puuduv teave võib olla erinevat liiki ja erinevate tunnustega, mistõttu on vaja kasutada erinevaid meetodeid andmelünkade täitmiseks.
Data gaps may exist when:
Andmetühikud võivad tekkida järgmistel juhtudel:
Data does not exist for a specific input/product, or
puuduvad andmed konkreetse sisendi või toote kohta;
Data exists for a similar process but:
on olemas andmed sarnase protsessi kohta, kuid
The data has been generated in a different region;
andmed on kogutud teisest piirkonnast;
The data has been generated using a different technology;
andmed on kogutud teistsuguste vahenditega;
The data has been generated in a different time period.
andmed on kogutud teisel ajavahemikul.
Any data gaps shall be filled using the best available generic or extrapolated data [94].
Andmelüngad tuleb täita parimate olemasolevate üldiste või ekstrapoleeritud andmetega [94].
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.
Nende andmete (sealhulgas tühikud üldistes andmetes) panus ei tohi ületada 10 % panuste kogusummast üheski keskkonnajalajälje mõjukategoorias.