natgillin/translations-raw huggingface dataset:
The following two method requirements of the OEF Guide met:
täyttää seuraavat kaksi OEF-oppaan menetelmävaatimusta:
EOL modelling.
käytöstä poiston mallintaminen
However, the following one method requirement of the OEF Guide is not met:
ei kuitenkaan täytä seuraavaa OEF-oppaan menetelmävaatimusta:
Fair uncertainty (20 % to 30 %]
tyydyttävä epävarmuus (20–30 %)
The following one method requirement of the OEF Guide met:
täyttää seuraavan OEF-oppaan menetelmävaatimuksen:
However, the following two method requirements of the OEF Guide are not met:
ei kuitenkaan täytä seuraavia kahta OEF-oppaan menetelmävaatimusta:
Data quality requirements shall be met by an OEF study intended for external communication.
Ulkoiseen viestintään tarkoitetun OEF-tutkimuksen on täytettävä lähtötietojen laatuvaatimukset.
For OEF studies (claiming to be in line with this OEF 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 OEF-tutkimusten (joiden väitetään olevan tämän OEF-oppaan mukaisia) on suositeltavaa täyttää määritetyt lähtötietojen laatuvaatimukset, mutta ne eivät ole pakollista.
Data quality requirements apply to both specific data and generic data.
Lähtötietojen laatuvaatimuksia sovelletaan sekä erityisiin että yleisiin tietoihin.
The following 6 criteria shall be adopted for semi-quantitative assessment of data quality in OEF studies: technological representativeness, geographical representativeness, time-related representativeness, completeness, parameter uncertainty and methodological appropriateness.
OEF-tutkimuksissa lähtötietojen laadun semikvantitatiivisessa arvioinnissa on sovellettava seuraavia kuutta arviointiperustetta: teknologinen edustavuus, maantieteellinen edustavuus, ajallinen edustavuus, täydellisyys, muuttujan epävarmuus, menetelmätekninen tarkoituksenmukaisuus ja johdonmukaisuus.
In the optional screening step (if conducted) 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 qualitative expert judgement.
Mahdollisessa valinnaisessa seulontavaiheessa vaatimuksena on, että tiedoilla, joiden osuus arvioitavasta vaikutuksesta on vähintään 90 prosenttia kussakin vaikutusluokassa, on vähintään tyydyttävä laatuluokitus, joka perustuu asiantuntijan laatuarviointiin.
In the final Resource Use and Emissions Profile, for the processes and/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 [77].
Lopullisessa resurssien käyttöä ja päästöjä koskevassa profiilissa vaatimuksena on, että prosesseja ja/tai toimintoja, joiden osuus on vähintään 70 prosenttia kussakin EF-vaikutusluokassa, koskevien erityisten ja yleisten lähtötietojen kokonaislaatuluokituksen on oltava vähintään hyvä.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 70 % to 90 %) shall be modelled with at least “fair quality” data, as assessed via qualitative expert judgement.
Vähintään 2/3 jäljelle jäävästä 30 prosentin osuudesta (eli 70–90 %) on mallinnettava käyttämällä tietoja, jotka ovat asiantuntijan laatuarvion mukaan vähintään tyydyttävää laatua.
Remaining data (used for approximation and filling identified gaps (beyond 90 % contribution to environmental impacts)) shall be based on best available information.
Muiden tietojen (joita käytetään likimääräisen arvion laatimiseksi ja tunnistettujen aukkojen täyttämiseksi (90 prosentin jälkeen jäävä osuus ympäristövaikutuksista)) on perustuttava parhaisiin saatavilla oleviin tietoihin.
This is summarised in Table 4.
Yhteenveto tiedoista esitetään Taulukko 4.
The data quality requirements for technological, geographical and time related representativeness shall be subject to review as part of the OEF study.
Teknologista, maantieteellistä ja ajallista edustavuutta koskevien lähtötietojen laatuvaatimukset on arvioitava osana OEF-tutkimusta.
The data quality requirements related to completeness, methodological appropriateness & consistency, and parameter uncertainty shall be met by sourcing generic data exclusively from data sources complying with the requirements of this OEF Guide.
Täydellisyyttä, menetelmäteknistä tarkoituksenmukaisuutta ja johdonmukaisuutta sekä muuttujan epävarmuutta koskevien lähtötietojen laatuvaatimukset on täytettävä siten, että yleiset tiedot hankitaan yksinomaan tämän OEF-oppaan vaatimusten mukaisista lähteistä.
For generic data: data quality shall be conducted at the level of the input flows, e.g. purchased paper used in a printing office;
yleiset tiedot: lähtötietojen laatuarviointi on tehtävä syötevirtojen tasolla, esim. painotaloon hankittu paperi,
For specific data: data quality shall be conducted at the level of an individual process or aggregated processes, or at the level of individual input flows.
erityiset tiedot: lähtötietojen laatuarviointi on tehtävä yksittäisen prosessin tai kokonaisprosessien tasolla tai yksittäisten syötevirtojen tasolla.
The OEFSR shall for example specify which data quality score related to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
OEFSR-säännöissä on esimerkiksi määriteltävä, minkälaiset ajalliseen edustavuuteen liittyvät laatupisteet olisi annettava tiettyä vuotta edustavalle tietokokonaisuudelle.
The OEFSR may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to the default criteria).
OEFSR-säännöissä voidaan määrittää lisäperusteita lähtötietojen laadun arvioimiseksi (vakioarviointiperusteiden lisäksi).
The OEFSR may specify more stringent data quality requirements regarding e.g.:
OEFSR-säännöissä voidaan määrittää tiukempia lähtötietojen laatuvaatimuksia esimerkiksi seuraavien osalta:
Foreground processes [78]
edustaprosessit [79]
Background processes (both upstream and downstream stages);
taustaprosessit (sekä alkupään että loppupään vaiheet)
Key supply chain processes/activities for the sector;
toimialan keskeiset toimitusketjun prosessit/toiminnot
Key EF impact categories for the sector.
toimialan keskeiset EF-vaikutusluokat
DQR = 2,2 corresponds to an overall “good quality”.
DQR = 2,2 vastaa laatuluokitusta ”hyvä laatu”.
Specific data are data directly measured or collected representative of activities at a specific facility or set of facilities.
Spesifisillä eli erityisillä tiedoilla tarkoitetaan suoraan mitattuja tai kerättyjä tietoja, jotka edustavat tietyn laitoksen tai tiettyjen laitosten toimintoja.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products, emissions and waste.
Syötteitä ovat (esimerkiksi) energian, veden ja materiaalien käyttö. Tuotoksia ovat tuotteet, rinnakkaistuotteet, päästöt ja jäte.
Emissions can be divided into three categories: emissions to air, to water and to soil.
Päästöt voidaan jakaa kolmeen luokkaan: ilmaan, veteen ja maaperään kohdistuviin päästöihin.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data and related emission factors.
Erityiset tiedot voidaan kerätä, mitata tai laskea käyttämällä toimintotietoja ja asiaa koskevia päästökertoimia.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to the data quality requirements.
On pantava merkille, että päästökertoimet voidaan johtaa lähtötietojen laatuvaatimusten mukaisista yleisistä tiedoista.
Data Collection - Measurements and Tailored Questionnaires
Tiedonkeruu – Mittaukset ja räätälöidyt kyselyt
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from facility operators via interviews or questionnaires.
Erityisprosesseja koskevien tietojen edustavimpia lähteitä ovat suoraan prosessin yhteydessä tehdyt mittaukset tai tuotantolaitoksen harjoittajilta haastatteluissa tai kyselylomakkeissa saadut tiedot.
The data may need scaling, aggregation or other forms of mathematical treatment to bring them in relation to the Product Portfolio.
Tiedot on ehkä skaalattava, yhdistettävä tai käsiteltävä muilla matemaattisilla menetelmillä, jotta ne voidaan sisällyttää tuotevalikoimaan.
Typical specific data sources include:
Erityisten tietojen tyypillisiä lähteitä ovat:
Process or plant level consumption data;
prosessi- tai laitostason kulutustiedot,
Bills and stock/inventory-changes of consumables;
laskut ja kulutushyödykkeiden varastoon/inventaarioon liittyvät muutokset,
Emission declared/reported to authorities for legal purposes such as permits or fulfilling reporting requirements like according to the European Pollutant Release and Transfer Register (E-PRTR), or the predecessor European Pollutant Emission Register (EPER);
päästöt, joista on ilmoitettu/raportoitu viranomaisille esimerkiksi lupamenettelyssä tai Euroopan päästö- ja siirtorekisterin (E-PRTR) tai sen edeltäjän Euroopan epäpuhtauspäästörekisterin (EPER) mukaisten raportointivaatimusten täyttämiseksi,
Emission measurements (concentrations plus corresponding off-gas and wastewater amounts);
päästömittaukset (pitoisuudet ja vastaavat poistokaasujen ja jäteveden määrät)
Composition of waste and products;
jätteiden ja tuotteiden koostumus,
Specific data [79] shall be obtained for all processes/activities within the defined Organisational boundary and for background processes/activities where appropriate [80].
Erityiset tiedot [80] on hankittava kaikista määriteltyihin organisaatiorajoihin sisältyvistä prosesseista/toiminnoista ja mahdollisesti taustaprosesseista/-toiminnoista [81].
However, if generic data are more representative or appropriate than specific data (to be reported and justified) for foreground processes, generic data shall also be used for the foreground processes.
Jos edustaprosesseja koskevat yleiset tiedot ovat kuitenkin edustavampia tai tarkoituksenmukaisempia kuin erityiset tiedot (mikä on perusteltava ja ilmoitettava), yleisiä tietoja on käytettävä myös edustaprosesseista.
The OEFSR shall:
OEFSR-säännöissä on:
Specify the requirements for the collection of specific data for each process/activity;
määriteltävä kutakin prosessia/toimintoa koskevien erityisten tietojen keräämiseen sovellettavat vaatimukset
Location of data collection (e.g. domestically, internationally, representative factories);
tiedonkeruun paikka (esim. kansallisesti, kansainvälisesti, tietyt tehtaat),
Term of data collection (e.g. year, season, month, etc.);
tiedonkeruun ajanjakso (esim. vuosi, vuodenaika, kuukausi),
When the location or term of data collection shall be limited to a certain range, provide a justification and show that the collected data will serve as sufficient samples.
kun tiedonkeruun paikkaa tai ajanjaksoon on sovellettava tiettyjä rajoituksia, sille on esitettävä perustelut, ja on osoitettava, että kerätyt tiedot ovat riittävä otos.
Note: The basic rule is that the location of data collection is all target areas and the term of data collection is one year or more.
Huom: Perussääntönä on, että tiedonkeruun sijainti on kaikki kohdealueet ja tiedonkeruun ajanjakso on vähintään yksi vuosi.
Generic data refer to data that are not based on direct measurements or calculation for the respective specific process(es).
Yleisillä tiedoilla tarkoitetaan tietoja, jotka eivät perustu asiaa koskevien erityisten prosessien suoriin mittauksiin tai laskelmiin.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the OEF study, or multi-sector.
Yleiset tiedot voivat olla joko toimialakohtaisia eli OEF-tutkimuksessa tarkasteltavalle toimialalle ominaisia tai usealle toimialalle ominaisia tietoja.
Industry-average life cycle data from life cycle inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
teollisuudenalan keskiarvoa edustavat elinkaaritiedot, jotka on saatu esimerkiksi elinkaari-inventaariotietokannoista, teollisuusjärjestön raporteista tai valtion tilastoista.
To ensure comparability, generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
Vertailtavuuden varmistamiseksi yleisten tietojen on täytettävä tässä OEF-oppaassa määritetyt lähtötietojen laatuvaatimukset.
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this OEF Guide (see below).
Yleiset tiedot olisi hankittava mahdollisuuksien mukaan tässä OEF-oppaassa mainituista lähteistä (ks. jäljempänä).
Databases provided by international governmental organisations (for example IEA, FAO, UNEP);
valtioiden välisten kansainvälisten organisaatioiden (kuten IEA, FAO, UNEP) ylläpitämät tietokannat,
National governmental LCI database projects (for data specific to the database host country);
kansalliset valtion ylläpitämät elinkaari-inventaariotietokantahankkeet (tietokannan isäntämaalle ominaiset tiedot),
Potential sources of generic data can be found in e.g. the Resource Directory of the European Platform on LCA [81].
Yleisten tietojen mahdollisia lähteitä voi löytää esim. elinkaariarviointia koskevasta eurooppalaisesta hakemistosta (Resource Directory of the European Platform on LCA) [82].
If the necessary data cannot be found in the above listed sources, other sources may be used.
Jos tarvittavia tietoja ei löydy edellä mainituista lähteistä, voidaan käyttää muita lähteitä.
Generic data should be used only for processes and activities outside the defined Organisational boundary or for providing emission factors for activity data describing foreground processes.
Yleisiä tietoja olisi käytettävä ainoastaan määritettyjen organisaatiorajojen ulkopuolisista prosesseista ja toiminnoista tai edustaprosesseja kuvaaviin toimintatietoihin liittyvien päästökertoimien määrittämiseksi.
Moreover, for those processes and activities within the Organisational boundaries which are better represented by generic data, generic data shall be used (see previous requirement).
Yleisiä tietoja on käytettävä myös silloin, kun yleiset tiedot edustavat paremmin organisaatiorajoihin sisältyviä prosesseja ja toimintoja (ks. edellinen vaatimus).
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
Kaikkien yleisten tietojen on täytettävä tässä OEF-oppaassa määritetyt lähtötietojen laatuvaatimukset.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the OEF report.
Käytettyjen tietojen lähteet on dokumentoitava ja ilmoitettava selkeästi OEF-raportissa.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide) should, where available, be sourced from:
Yleiset tiedot (edellyttäen, että ne täyttävät tässä OEF-oppaassa määritetyt lähtötietojen laatuvaatimukset) olisi hankittava mahdollisuuksien mukaan seuraavista lähteistä:
Data developed in line with the requirements for the relevant OEFSRs;
asiaa koskevien OEFSR-sääntöjen mukaisesti laaditut tiedot,
Data developed in line with the requirements for OEF studies;
OEF-tutkimuksia koskevien vaatimusten mukaisesti laaditut tiedot
Data developed in line with the requirements for Product Environmental Footprint studies;
tuotteen ympäristöjalanjälkitutkimuksia koskevien vaatimusten mukaisesti laaditut tiedot,
International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Data Network (giving preference to “ILCD-compliance” over “ILCD Data Network – entry level” datasets) [82];
ILCD-käsikirjan (International Reference Life Cycle Data System) tietoverkosto (”ILCD-compliance”-vaatimukset ovat etusijalla ”ILCD Data Network – entry level” -vaatimuksiin nähden) [83],
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [81] http://lca.jrc.ec.europa.eu/lcainfohub/datasetArea.vm
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [82] Edusta- ja taustaprosesseja koskeva määritelmä on esitetty sanastossa.
Where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data are not available;
onko yleisten tietojen käyttö sallittu sellaisen aineen likiarvoina, joita koskevia erityisiä tietoja ei ole saatavilla,
Data gaps exist when there is no specific or generic data available that is sufficiently representative of the process/activity in question.
Kun saatavilla ei ole erityisiä tai yleisiä tietoja, jotka ovat riittäviä edustamaan kyseessä olevaa prosessia/toimintoa, voidaan puhua tietoaukoista.
For most processes/activities where data are missing, it should be possible to obtain sufficient information to provide a reasonable estimate of the missing data.
Useimmista prosesseista/toiminnoista, joita koskevat tiedot puuttuvat, pitäisi olla saatavilla riittävästi tietoa niitä koskevan järkevän arvion esittämiseksi.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate approaches to resolve.
Puuttuvat tiedot voivat olla tyypiltään ja ominaisuuksiltaan erilaisia, ja siksi tietoaukkojen ratkaisemiseksi on sovellettava erilaisia lähestymistapoja.
Data do not exist for a specific input/output, or
tietystä syötteestä/tuotoksesta ei ole saatavilla tietoja tai
Data exist for a similar process but:
samankaltaisesta prosessista on tietoja mutta:
The data have been generated in a different region;
tiedot on luotu eri alueella,
The data have been generated using a different technology;
tiedot on luotu käyttämällä eri tekniikkaa,
The data have been generated in a different time period.
tiedot on luotu eri ajanjaksolla.
Any data gaps shall be filled using best available generic or extrapolated data [83].
Kaikki tietoaukot on täytettävä käyttämällä parhaita saatavilla olevia yleisiä tai ekstrapoloituja tietoja [84].
The OEFSR shall address potential data gaps and provide detailed guidance for filling these gaps.
OEFSR-säännöissä on tarkasteltava mahdollisia tietoaukkoja ja annettava yksityiskohtaisia ohjeita tällaisten aukkojen täyttämiseksi.
Data Gathering Related to the Next Methodological Phases in an Organisation Environmental Footprint Study.
Organisaation ympäristöjalanjälkitutkimuksen seuraaviin menetelmävaiheisiin liittyvä tiedonkeruu
Figure 4 focuses on the data collection step to be taken when developing an OEF study.
Kaaviossa 4 tarkastellaan OEF-tutkimuksen laatimiseen liittyvää tiedonkeruuvaihetta.
Shall be obtained for upstream and downstream processes where appropriate;
Olisi sisällettävä kaikki prosessien tunnetut syötteet ja tuotokset.
Shall fulfil the data quality requirements specified in this guide;
Syötteisiin kuuluvat esim. energian-, veden- ja materiaalinkäyttö.
May be collected, measured or calculated. Emissions related to specific data may be derived from generic data (subject to data quality requirements), e.g. a specific data “x” kWh electricity may need to be combined with a generic data like “y” kg CO2/kWh electricity, so that a flow of “x*y” kg CO2 will be included in the resource use and emissions profile.
Päästökertoimet voivat olla peräisin yleisistä tiedoista, joihin sovelletaan lähtötiedon laatuvaatimuksia, esim. energia-alalla sähkönkulutusta kuvaava erityinen tieto ”x” kWh voi olla tarpeen yhdistää yleiseen tietoon, kuten ”y” kgCO2 / kWh, jotta virtaa kuvaava ”x*y” Kg CO2 voidaan sisällyttää luonnonvarojen käyttö- ja päästöprofiiliin.
May need to be collected when specific data are unavailable;
Olisi käytettävä vain taustajärjestelmän prosessien osalta.
Should be used only for upstream and downstream processes/activities or in combination with activity data for processes within the organisational boundaries;
Jos saatavilla, alakohtaisia yleisiä tietoja on käytettävä monialaisten yleisten tietojen sijasta. On täytettävä tässä ohjeessa määritetyt lähtötiedon laatuvaatimukset.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data;
Olisi hankittava tässä ohjeessa esitetyistä tietolähteistä, jos sellaisia on saatavilla.
Shall fulfil the data quality requirements specified in this Guide;
On täytettävä tässä ohjeessa määritetyt lähtötiedon laatuvaatimukset
Should, where available, be sourced from the data sources provided in this Guide.
Olisi hankittava tässä ohjeessa esitetyistä tietolähteistä, jos sellaisia on saatavilla.
RESOURCE USE & EMISSIONS PROFILE
RESURSSIEN KÄYTTÖÄ JA PÄÄSTÖJÄ KOSKEVA PROFIILI
Classification, i.e. assigning each data point within the resource use and emissions profile to the relevant environmental footprint impact categories.
Luokittelu, jossa kukin resurssien käyttöä ja päästöjä koskevaan profiiliin sisältyvä datapiste osoitetaan merkityksellisiin vaikutusluokkiin.
Characterisation, i.e. applying characterisation factors (provided in this guide) to each input and output flow in order to obtain aggregated impacts within each environmental footprint impact category.
Karakterisointi, jossa kuhunkin syöte- ja tuotosvirtaan sovelletaan karakterisointikertoimia, jotta voidaan määrittää kokonaisvaikutukset kussakin ympäristövaikutusten luokassa.
Similarly, where a jointly owned and/or operated facility produces multiple products, or when heat and electricity are simultaneously produced via co-generation, it may be necessary to partition related inputs and emissions among the products within the defined Product Portfolios of different organisations.
Vastaavasti jos yhteisomistuksessa ja/tai -toiminnassa oleva laitos tuottaa monitoimintoisia tuotteita tai jos lämpö ja sähkö tuotetaan samanaikaisesti yhteistuotannossa, saattaa olla tarpeen erotella asiaa koskevat syötteet ja päästöt eri organisaatioiden määriteltyjen tuotevalikoimien tuotteiden kesken.
However, in case a process contributes to multiple products of the Product Portfolio of an Organisation and the OEF study covers the full Product Portfolio of that Organisation, allocation between the products is not required.
Jos prosessilla on vaikutusta organisaation tuotevalikoiman useisiin tuotteisiin ja OEF-tutkimus kattaa organisaation koko tuotevalikoiman, kohdentamista tuotteiden välillä ei vaadita.
Systems involving multi-functionality of processes shall be modelled in accordance with the following decision hierarchy, with additional guidance at the sectorial level provided by OEFSRs if available.
Järjestelmät, joihin liittyy monitoimintoisia prosesseja, on mallinnettava seuraavan päätöshierarkian mukaisesti, ja mahdollisissa OEFSR-säännöissä on annettava täydentäviä toimialaohjeita.
In such cases, it is necessary to identify the ratio between co-products and waste since the inputs and outputs shall be allocated to the co-products part only.
Tällaisissa tapauksissa rinnakkaistuotteen ja jätteen välinen suhde on tarpeen tunnistaa, koska syötteet ja tuotokset allokoidaan vain rinnakkaistuoteosalle.
Allocation procedures shall be uniformly applied to similar inputs and outputs of the system under consideration.”
Allokointimenettelyjä tulee soveltaa tarkasteltavan järjestelmän samanlaisille syötteille ja tuotoksille yhdenmukaisesti.”
(ISO 14044:2006, 14)
(ISO 14044:2006,14)
Decision Hierarchy
Päätöshierarkia
Subdivision or system Expansion
Jako alaprosesseihin tai järjestelmän laajentaminen
In any case, a clear justification for having discarded I and II and for having selected a certain allocation rule in step III shall be provided, to ensure the physical representativeness of the OEF results as far as possible.
Tai
Can an indirect substitution [88] effect be identified?
Tämä voidaan osoittaa todistamalla, että on mahdollista määrittää sellainen merkityksellinen fysikaalinen suhde, jonka avulla tuotejärjestelmän [88] määritellyn toiminnon tuottamisesta johtuvat virrat voidaan kohdentaa.
The decision hierarchy described in this section also applies for product recycling.
Liitteessä V kuvaillaan menetelmää, jota on käytettävä kierrätystä ja/tai energian talteenottoa hyödyntävän prosessin kokonaispäästöjen arvioimiseksi.