natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Documentation (e.g. Guarantee of Origin for production of renewable electricity [76]) is required to explain whether or not the credit is considered in the calculation.
On esitettävä asiakirjat (esim. alkuperätakuu uusiutuvan sähkön tuotannosta [76]), joissa selitetään, onko hyvitys otettu huomioon laskelmassa.
Credits associated with renewable energy generated by the system boundary shall be calculated with respect to the corrected (i.e. by subtracting the externally provided amount of renewable energy) average, country-level consumption mix of the country to which the energy is provided.
Järjestelmän rajoissa tuotettuun uusiutuvaan energiaan liittyvät hyvitykset lasketaan (vähentämällä ulkoisesti toimitetun uusiutuvan energian määrä) suhteessa sen maan, johon energia on toimitettu, maakohtaisen kulutusjakauman korjattuun keskiarvoon.
Where such data is not available, the corrected average EU consumption mix, or otherwise most representative mix shall be used.
Jos tällaisia tietoja ei ole saatavilla, on käytettävä EU:n energiajakauman korjattuja keskiarvoja tai muuta kaikkein edustavinta energiajakaumaa.
If no data are available on the calculation of corrected mixes, the uncorrected average mixes shall be used.
Jos korjattujen energiajakaumien laskemisesta ei ole saatavilla tietoja, on käytettävä energiajakaumien ei-korjattuja keskiarvoja.
It shall be transparently reported which energy mixes are assumed for the calculation of the benefits and whether or not these have been corrected.
On raportoitava avoimesti, mitkä energiajakaumat ovat etujen laskennan perustana ja onko kyse korjatuista arvoista vai ei.
Accounting for temporary (carbon) storage and delayed emissions
Tilapäisen (hiilen) varastoinnin ja viivästyneiden päästöjen huomioon ottaminen
To explain this with an example: if you have timber furniture with a life span of 120 years, you store carbon during the 120 years of the furniture and emissions due to its disposal or incineration at end of life are delayed with 120 years.
Viivästyneet päästöt ovat päästöjä, jotka vapautuvat ajan kuluessa eli pitkäaikaisen käytön tai loppukäsittelyn aikana (eikä siis yksittäisenä, kertaluontoisena päästönä). Esimerkkinä voidaan mainita puuhuonekalu, jonka elinkaari on 120 vuotta.
is taken up for the production of the timber furniture, is stored for 120 years and is released when the furniture is disposed or incinerated at its end of life.
Se varastoi hiiltä 120 vuoden ajan. Sen aiheuttamat päästöt ovat viivästyneitä, koska ne vapautuvat vasta 120 vuoden päästä tuotteen loppukäsittelyn tai polttamisen yhteydessä.
The CO2 is stored for 120 years and the delayed CO2 emissions occur only after 120 years (at the end of the life span of the furniture) instead of now.
Hiiltä on varastoitu 120 vuoden ajan ja viivästyneet päästöt syntyvät vasta tuotteen elinkaaren lopussa 120 vuoden päästä, eivätkä nyt.
Credits associated with temporary (carbon) storage or delayed emissions shall not be considered in the calculation of the default EF impact categories.
Tilapäiseen (hiilen) varastointiin ja viivästyneisiin päästöihin liittyviä hyvityksiä ei pidä ottaa huomioon oletusarvoisten EF-vaikutusluokkien laskennassa.
However, these may be included as “additional environmental information”.
Ne voidaan kuitenkin sisällyttää tutkimukseen kohdassa ”Täydentävät ympäristötiedot”.
Moreover, these shall be included under “additional environmental information” if specified in a supporting PEFCR.
Ne on lisäksi ilmoitettava täydentävissä ympäristiedoissa, jos PEFCR-säännöissä niin vaaditaan.
Developers of PEF studies shall check the documented nomenclature and properties for a given flow in the Resource Use and Emissions Profile against the nomenclature and properties of the International Reference Life Cycle Data System (ILCD) [77].Requirement for PEF studies
PEF-tutkimusten tekijöiden on verrattava resurssien käyttöä ja päästöjä koskevaan profiiliin sisältyvän virran dokumentoitua nimikkeistöä ja ominaisuuksia International Reference Life Cycle Data System (ILCD) -järjestelmän nimikkeistöön ja ominaisuuksiin [77].PEF-tutkimuksia koskevat vaatimukset
All relevant resource use and emissions associated with the life cycle stages included in the defined system boundaries shall be documented using the International Reference Life Cycle Data System (ILCD) nomenclature and properties (74), as described in Annex IV.
Kaikki merkitykselline luonnonvarojen käyttö sekä merkitykselliset päästöt, jotka liittyvät määriteltyihin järjestelmän rajoihin sisältyviin elinkaarivaiheisiin, on dokumentoitava käyttämällä International Reference Life Cycle Data System (ILCD) -järjestelmän nimikkeistöä ja ominaisuuksia (74), sellaisina kuin ne kuvataan liitteessä IV.
If nomenclature and properties for a given flow are not available in the ILCD, the practitioner shall create an appropriate nomenclature and document the flow properties.
Jos ILCD-käsikirjassa ei ole saatavilla tiettyä virtaa koskevaa nimikkeistöä eikä ominaisuuksia, tutkimuksen tekijän on luotava asianmukainen nimikkeistö ja dokumentoitava virran ominaisuudet.
This section describes how the data quality shall be assessed.
Tässä jaksossa kuvataan, miten lähtötiedon laatua on arvioitava.
Six quality criteria are adopted for PEF studies, five relating to the data and one to the method.
PEF-tutkimuksiin sovelletaan kuutta laatuperustetta, joista viisi koskee lähtötietoja ja yksi menetelmää.
These are summarised in the representativeness (technological, geographical and time-related) characterises to what degree the processes and products selected are depicting the system analysed.
Ne on esitetty tiivistetysti. Edustavuus (teknologinen, maantieteellinen ja ajallinen edustavuus) osoittaa sen, missä määrin valitut prosessit ja tuotteet kuvaavat analysoitavaa järjestelmää.
Once the processes and products are chosen which represent the system analysed, and the Resource Use and Emissions Profile of these processes and products are inventoried, the completeness criterion evaluates to what degree the Resource Use and Emissions Profile of these processes and products covers all the emissions and resources of these processes and products.
Kun analysoitavaa järjestelmää edustavat prosessit ja tuotteet on valittu ja näiden prosessien ja tuotteiden resurssien käyttöä ja päästöjä koskeva profiili on koostettu, täydellisyyttä koskevilla kriteereillä arvioidaan, missä määrin näiden prosessien ja tuotteiden resurssien käyttöä ja päästöjä koskeva profiili kattaa kyseisten prosessien ja tuotteiden kaikki päästöt ja resurssit.
Besides these criteria, three more aspects are included in the quality assessment, i.e. review, and documentation (compliance with the ILCD format) and compliance with ILCD nomenclature.
Näiden perusteiden lisäksi laadunarviointiin sisältyy kolme muuta näkökohtaa, jotka ovat arviointi, dokumentointi (ks. alla) (johdonmukainen ILCD-mallin kanssa) ja ILCD:n nimikkeistön noudattaminen.
The latter three are not included within the semi-quantitative assessment of the data quality as described in the following paragraphs.
Kolmea viimeksi mainittua ei ole sisällytetty jäljempänä kuvattavaan lähtötiedon laadun semikvantitatiiviseen arviointiin.
These however shall be fulfilled.
Kyseisten perusteiden on kuitenkin täytyttävä.
Data quality criteria, documentation, nomenclature and review
Lähtötietojen laatuperusteet, dokumentointi, nimikkeistö ja arviointi
Data quality criteria
Lähtötietojen laatuperusteet
Technological representativeness [78]Geographical representativeness [79]Time-related representativeness [80]Completeness
teknologinen edustavuus [78]maantieteellinen edustavuus [79]ajallinen edustavuus [80]täydellisyys
Parameter uncertainty [81]Methodological Appropriateness and Consistency [82] (the requirements as defined in Table 7 shall apply until end of year 2015. From 2016, full compliance with the PEF methodology will be required)
muuttujan epävarmuus [81]menetelmätekninen tarkoituksenmukaisuus ja johdonmukaisuus [82] (vaatimuksia, sellaisina kuin ne on määritelty taulukossa 7, sovelletaan vuoden 2015 loppuun saakka. Vuodesta 2016 alkaen edellytetään PEF-menetelmien täysimääräistä noudattamista).
Compliant with ILCD format
ILCD-mallin mukainen
Nomenclature
Nimikkeistö
Compliant with ILCD nomenclature (e.g. use of ILCD reference elementary flows for IT compatible inventories)
ILCD:n nimikkeistön mukainen (esim. ILCD:n vertailuperusvirtojen käyttö IT-yhteensopivissa inventaarioissa)
Review by "Qualified reviewer” (see chapter 8):
”pätevän arvioijan” suorittama arviointi (ks. luku 8):
Separate review report
erillinen arviointiraportti
Overview of requirements for data quality and the assessment of data quality
Yhteenveto lähtötietojen laatuvaatimuksista ja lähtötietojen laadun arvioinnista
Minimum data quality required
Lähtötietojen laatua koskevat vähimmäisvaatimukset
Type of required data quality assessment
Lähtötietojen laatua koskevan arvioinnin tyyppi
Data covering at least 70 % of contributions to each EF impact category
Tiedot kattavat vähintään 70 % kunkin EF-vaikutusluokan tiedoista
Overall “Good” data quality (DQR ≤ 3,0)
Lähtötietojen laatua kuvaava kokonaisarvosana ”hyvä” (DQR ≤ 3,0)
Semi-quantitative based on Table 5
Semikvantitatiivinen Taulukko 5 perusteella
Data accounting for 20-30 % of contributions to each EF impact category
Tiedot, jotka käsittävät loput 20 % (70–90 prosentista) kunkin EF-vaikutusluokan tiedoista
Overall “Fair” data quality
Lähtötietojen laatua kuvaava kokonaisarvosana ”tyydyttävä”
Qualitative expert judgement (Table 7 can be used to support the expert judgement).
Asiantuntijan laatuarvio (taulukkoa 7 voidaan käyttää asiantuntija-arvion tukena).
No quantification required.
Määrällistä kuvausta ei vaadita.
Data used for approximation and filling identified gaps (no more than 10 % of the contribution to each EF impact category)
Likimääräisen arvion laatimiseen ja tietoaukkojen täyttämiseen käytettävät tiedot (enintään 10 % aineistosta kussakin EF-vaikutusluokassa)
Best available data
Parhaat saatavilla olevat lähtötiedot
Semi-quantitative assessment of data quality
Lähtötietojen laadun semikvantitatiivinen arviointi
Table 5 gives an overview of the criteria used for semi-quantitative assessment of data quality; Table 6 and corresponding equations describe the criteria to be used for a semi-quantitative assessment of data quality.
Taulukossa 5 esitetään tiivistelmä perusteista, joita käytetään lähtötiedon laadun semikvantitatiivisessa arvioinnissa. Taulukossa 6 ja vastaavissa yhtälöissä kuvataan perusteet, joita käytetään lähtötiedon laadun semikvantitatiivisessa arvioinnissa.
Annex VII provides an example of data quality requirements for intermediate paper products.
Liitteessä VII esitetään esimerkki paperin välivalmisteita koskevista lähtötiedon laatuvaatimuksista.
Criteria for semi-quantitative assessment of overall data quality of the Life Cycle Inventory datasets used in the EF study
EF-tutkimuksessa käytettyjen elinkaari-inventaariotietojen laadun semikvantitatiivisessa arvioinnissa sovellettavat perusteet
Quality level
Laatutaso
Quality rating
Laatuluokitus
Methodological appropriateness and consistency
Menetelmätekninen tarkoituksenmukaisuus ja johdonmukaisuus
Time representativeness
Ajallinen edustavuus
Technological representativeness
teknologinen edustavuus
Geographical representativeness
maantieteellinen edustavuus
Parameter uncertainty
muuttujan epävarmuus
To be judged with respect to the coverage for each EF impact category and in comparison to a hypothetical ideal data quality
Arvioidaan suhteessa kutakin EF-vaikutusluokkaa koskevaan kattavuuteen ja hypoteettiseen ihanteelliseen lähtötiedon laatuun verraten.
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.
Käytetyt LCI-menetelmät ja menetelmätekniset valinnat (esim. kohdentaminen, korvaaminen jne.) ovat yhdenmukaisia tietokokonaisuuden tavoitteen ja soveltamisalan, erityisesti sen käyttötarkoitusten, kanssa tukena päätöksenteossa.
The methods have also been consistently applied across all data [83].
Menetelmiä on myös sovellettu johdonmukaisesti kaikkiin lähtötietoihin.
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.
Se, miten tietokokonaisuus edustaa tarkasteltavan järjestelmän erityisolosuhteita ajallisesti / lähtötietojen ja mahdollisten taustatietojen ikä.
Comment: i.e. of the given year (and, if applicable, of intra-annual or intra-daily differences).
Huomautus: tietyn vuoden (ja tarvittaessa vuoden tai vuorokauden sisällä ilmenevien erojen) ajallinen edustavuus.
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding technology, including for included background datasets, if any.
Se, miten tietokokonaisuus edustaa todellista populaatiota teknologisesti, mahdollisesti sisällytetyt taustatietokokonai-suudet mukaan lukien.
Comment: i.e. of the technological characteristics including operating conditions.
Huomautus: teknologisten ominaisuuksien, myös toimintaolosuhteiden, teknologinen edustavuus.
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding geography, including background datasets, if any.
Se, miten tietokokonaisuus edustaa todellista populaatiota maantieteellisesti, mahdollisesti sisällytetyt taustatietokokonaisuudet mukaan lukien.
Comment: i.e. of the given location/site, region, country, market, continent, etc.
Huomautus: tietyn sijainnin / laitoksen, alueen, maan, markkina-alueen, maanosan jne. maantieteellinen edustavuus.
Qualitative expert judgement or relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used.
Laadullinen asiantuntija-arvio tai suhteellinen standardipoikkeama prosentteina, jos käytetään Monte Carlo -simulaatiota.
Comment: The uncertainty assessment is related to the resource use and emission data only; it does not cover the EF impact assessment.
Huomautus: epävarmuuden arviointi liittyy vain resurssien käyttöä ja päästöjä koskevaan profiiliin, se ei käsitä EF-vaikutusarviointia.
Very good
Erinomainen
Meets the criterion to a very high degree, without need for improvement.
täyttää perusteen erinomaisesti, parannustarvetta ei ole
Very good completeness
erinomainen täydellisyys
Full compliance with all requirements of the PEF Guide
Vastaa täysin kaikkia PEF-oppaan vaatimuksia
Context–specific
Tapauskohtainen
Very low uncertainty
erittäin vähäinen epävarmuus
Meets the criterion to a high degree, with little significant need for improvement.
täyttää perusteen hyvin, merkityksellinen parannustarve vähäinen
Good completeness
hyvä täydellisyys
Attributional [84] process-based approach AND:
Haitanjaollinen [84] prosessiperusteinen lähestymistapa JA:
Following three method requirements of the PEF Guide met:
täyttää seuraavat kolme PEF-oppaan menetelmävaatimusta:
Dealing with multi-functionality
monitoimintoisuuden huomioon ottaminen
End of life modelling
käytöstä poiston mallintaminen.
System boundary
järjestelmän rajat
Low uncertainty
vähäinen epävarmuus
Fair
Tyydyttävä
Meets the criterion to an acceptable degree, but merits improvement.
täyttää perusteen tyydyttävästi mutta edellyttää parantamista
Fair completeness
tyydyttävä täydellisyys
Attributional process-based approach AND:
Haitanjaollinen prosessiperusteinen lähestymistapa JA:
Two of the following three method requirements of the PEF Guide met:
täyttää kaksi seuraavista kolmesta PEF-oppaan menetelmävaatimuksesta:
Fair uncertainty
tyydyttävä epävarmuus
Does not meet the criterion to a sufficient degree.
Ei täytä perustetta riittävästi.
Requires improvement.
Edellyttää parantamista.
Poor completeness
heikko täydellisyys
One of the following three method requirements of the PEF Guide met:
täyttää yhden seuraavista kolmesta PEF-oppaan menetelmävaatimuksesta:
High uncertainty
merkittävä epävarmuus
Very poor
Erittäin heikko
Does not meet the criterion.
Ei täytä perustetta.
Substantial improvement is necessary OR:
Edellyttää merkittävää parantamista TAI:
This criterion was not judged / reviewed or its quality could not be verified / is unknown.
Tätä perustetta ei tarkasteltu / arvioitu tai sen laatua ei voitu todentaa / laatu ei ole tiedossa.
Very poor or unknown completeness
hyvin heikko tai tuntematon täydellisyys
Attributional process-based approach BUT:
Haitanjaollinen prosessiperusteinen lähestymistapa MUTTA:
None of the following three method requirements of the PEF Guide met:
ei täytä yhtäkään seuraavista kolmesta PEF-oppaan menetelmävaatimuksesta:
Very high uncertainty
erittäin merkittävä epävarmuus
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).
Lähtötiedon kokonaislaatu lasketaan siten, että eri laatuperusteista saadut laatuluokitukset lasketaan yhteen ja jaetaan perusteiden kokonaismäärällä (kuudella).
The Data Quality Rating (DQR) result is used to identify the corresponding quality level in Table 6.
Tietojen laatuluokituksen (DQR) tuloksen mukaan voidaan yksilöidä vastaava laatutaso, ks. Taulukko 6.
Formula 1 provides the calculation provision:
Kaavassa 1 (Formula 1) esitetään käytettävä laskentakaava:
DQR Data Quality Rating of the dataset
DQR tietokokonaisuuden lähtötiedon laatuluokitus
TeR Technological Representativeness
TeR teknologinen edustavuus
GR Geographical Representativeness
GR maantieteellinen edustavuus
TiR Time-related Representativeness
TiR ajallinen edustavuus
C Completeness
C täydellisyys
P Precision/uncertainty
P tarkkuus/epävarmuus
M Methodological Appropriateness and Consistency
M menetelmätekninen tarkoituksenmukaisuus ja johdonmukaisuus
Formula 1 shall be used to identify the overall data quality level according to the achieved data quality rating.
Kaavaa 1 on käytettävä määritettäessä lähtötiedon kokonaislaatutasoa lähtötiedon laatuluokituksen perusteella.
Overall data quality level according to the achieved data quality rating
lähtötiedon laatuluokitukseen perustuva lähtötiedon kokonaislaatutaso
Overall data quality rating (DQR)
Lähtötiedon kokonaislaatuluokitus (DQR)
Overall data quality level
Lähtötiedon kokonaislaatutaso
“Excellent quality”
erinomainen laatu
"Very good quality"
erittäin hyvä laatu
“Good quality”
hyvä laatu
"Fair quality"
tyydyttävä laatu
“Poor quality”
huono laatu
Example of semi-quantitative assessment of data quality required for key Life Cycle Inventory datasets
Esimerkki lähtötiedon laadun semikvantitatiivisesta arvioinnista, joka on tehtävä elinkaari-inventaarion keskeisille tietokokonaisuuksille.
Process: dyeing process
Prosessi: värjäys
Methodological compliance and consistency
Menetelmätekninen tarkoituksenmukaisuus ja johdonmukaisuus
Parameter uncertainty (relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used, otherwise qualitative expert judgement)
Muuttujan epävarmuus (suhteellinen standardipoikkeama prosentteina, jos käytetään Monte Carlo –simulaatiota, muussa tapauksessa asiantuntijan laatuarvio)
Discontinuous with airflow dyeing machines
muu kuin jatkuvatoiminen, ilmavirtausta hyödyntävät värjäyskoneet
Central Europe mix
Keski-Euroopan jakauma
Attributional Process based approach AND:
haitanjaollinen prosessiperusteinen lähestymistapa JA
e.g. "Consumption mix in EU: 30 % Semi-continuous, 50 % exhaust dyeing and 20 % Continuous dyeing"
esim. ”kulutusjakauma EU:ssa: 30 % puolijatkuvatoimista, 50 % erätoimista ja 20 % jatkuvatoimista värjäystä”
EU 27 mix; UK, DE; IT; FR
EU-27:n jakauma; UK, DE, IT, FR
The following two method requirements of the PEF Guide are met:
täyttää seuraavat kaksi PEF-oppaan menetelmävaatimusta:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
Ei kuitenkaan täytä seuraavaa PEF-oppaan menetelmävaatimusta:
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
esim. ”tuotantojakauma EU:ssa: 35 % puolijatkuvatoimista, 40 % erätoimista ja 25 % jatkuvatoimista värjäystä”
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
Skandinavian maat, muut EU-27:n maat
The following method requirement of the PEF Guide met:
täyttää seuraavan PEF-oppaan menetelmävaatimuksen:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
Ei kuitenkaan täytä seuraavia kahta PEF-oppaan menetelmävaatimusta:
End-of-life modelling
käytöstä poiston mallintaminen
e.g. "Exhaust dyeing"
esim. erätoiminen värjäys
Middle east; US; JP
Lähi-itä, USA, Japani
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
perustetta ei ole tarkasteltu / arvioitu tai sen laatua ei voitu todentaa / laatu ei ole tiedossa
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
ei täytä mitään seuraavista kolmesta PEF-oppaan menetelmävaatimuksesta:
< 1990; Unknown
< 1990, tuntematon
Continuous dyeing; other; unknown
jatkuvatoiminen värjäys, jokin muu, tuntematon
Other; Unknown
jokin muu, ei tiedossa
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
Ulkoiseen viestintään eli B2B- ja B2C-viestintään tarkoitettujen PEF-tutkimusten on täytettävä lähtötiedon laatuvaatimukset.
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.
Sisäiseen käyttöön tarkoitettujen PEF-tutkimusten (joiden väitetään olevan tämän PEF-oppaan mukaisia) olisi täytettävä (on suositeltavaa täyttää) määrätyt lähtötiedon laatuvaatimukset, jotka eivät kuitenkaan ole pakollisia.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Vaatimuksia koskevat poikkeukset on dokumentoitava.
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Lähtötiedon laatuvaatimukset koskevat sekä erityisiä [85] että yleisiä tietoja [86].
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.
PEF-tutkimuksia koskevan lähtötiedon laadun semikvantitatiivisessa arvioinnissa sovelletaan seuraavia kuutta perustetta: teknologinen edustavuus, maantieteellinen edustavuus, ajallinen edustavuus, täydellisyys, muuttujan epävarmuus ja menetelmätekninen tarkoituksenmukaisuus sekä yhdenmukaisuus.
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.
Valinnaisessa seulontavaiheessa edellytetään ainakin ”tyydyttävää” laatuluokitusta lähtötiedoilta, joiden osuus on vähintään 90 prosenttia kunkin EF-vaikutusluokan osalta arvioidusta vaikutuksesta, sellaisena kuin se on arvioitu laadullisessa asiantuntija-arviossa.
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).
Lopullisessa resurssien käyttöä ja päästöjä koskevassa profiilissa sellaisten prosessien tai toimintojen osalta, joiden osuus kussakin EF-vaikutusluokassa on vähintään 70 prosenttia, sekä erityisten että yleisten tietojen on kokonaisuuslaatuluokituksen on oltava vähintään ”hyvä” (70 prosentin kynnysarvo on valittu, jotta luotettavaa arviointia koskeva tavoite ja tarve säilyttää arviointi toteuttamiskelpoisena ja helposti lähestyttävänä ovat tasapainossa keskenään).
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Tällaisissa prosesseissa lähtötietojen laatu on arvioitava semikvantitatiivisesti, ja se on raportoitava.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Ainakin 2/3 jäljelle jäävistä 30 prosentista (eli 20–30 prosenttia) on mallinnettava tiedoilla, jotka ovat vähintään tasoa ”tyydyttävä laatu”.