natgillin/translations-raw huggingface dataset:
If characterisation factors (CFs) from the default model are not available for certain flows (e.g. a group of chemicals) of the Resource Use and Emissions Profile, then other approaches may be used for characterising these flows.
Jos oletusmallin karakterisointikertoimia ei ole saatavilla tietyille resurssien käyttöä ja päästöjä koskevaan profiiliin sisältyville virroille (esim. kemikaaliryhmille), näiden virtojen karakterisointiin voidaan käyttää muita lähestymistapoja.
In such circumstances, this shall be reported under “additional environmental information”.
Tällaisissa tapauksissa asia on raportoitava kohdassa ”Täydentävät ympäristötiedot”.
The characterisation models shall be scientifically and technically valid, and based upon distinct, identifiable environmental mechanisms [100] or reproducible empirical observations.
Karakterisointimallien on oltava tieteellisesti ja teknisesti päteviä ja perustuttava erillisiin, yksilöitäviin ympäristömekanismeihin [100] tai toistettavissa oleviin empiirisiin havaintoihin.
Example: Calculation of EF impact assessment results
Esimerkki: EF-vaikutusarvioinnin tulosten laskeminen
Global warming
Maapallon lämpeneminen
Following the two mandatory steps of classification and characterisation, the EF impact assessment may be complemented with normalisation and weighting, which are recommended/optional steps.
Luokittelua ja karakterisointia koskevien pakollisten vaiheiden jälkeen EF-vaikutusarviointia voidaan täydentää normalisoinnilla ja painotuksella, jotka ovat suositeltavia/valinnaisia vaiheita.
Normalisation is not a required, but recommended step in which the EF impact assessment results are multiplied by normalisation factors in order to calculate and compare the magnitude of their contributions to the EF impact categories relative to a reference unit (typically the pressure related to that category caused by the emissions over one year of a whole country or an average citizen).
Normalisointi ei ole pakollinen vaan suositeltava vaihe, jossa EF-vaikutusarvioinnin tulokset kerrotaan normalisointikertoimilla, jotta voidaan laskea ja vertailla, miten suuri vaikutus niillä on EF-vaikutusluokkiin suhteessa vertailuyksikköön (tyypillisesti kyseiseen luokkaan kohdistuva paine, joka syntyy koko maan tai keskivertokansalaisen päästöistä yhden vuoden aikana).
As a result, dimensionless, normalised EF results are obtained.
Näin saadaan dimensiottomat normalisoidut EF-tulokset.
These reflect the burdens attributable to a product relative to the reference unit, such as per capita for a given year and region.
Ne ilmentävät tuotteesta aiheutuvia kuormia suhteessa vertailuyksikköön, kuten henkeä kohden tiettynä vuonna ja tietyllä alueella.
This allows the relevance of the contributions made by individual processes to be compared to the reference unit of the EF impact categories considered.
Tämän avulla yksittäisten prosessien vaikutusten merkitystä voidaan verrata tarkasteltavien EF-vaikutusluokkien vertailuyksikköön.
For example, EF impact assessment results may be compared to the same EF impact assessment results for a given region such as the EU-27 and on a per-person basis.
Esimerkiksi EF-vaikutusarvioinnin tuloksia voidaan verrata saman EF-vaikutusarvioinnin tuloksiin tietyn alueen, kuten EU-27:n, osalta ja henkeä kohti.
In this case they would reflect person-equivalents relative to the emissions associated with the EU-27.
Tässä tapauksessa ne kuvastaisivat henkilöekvivalentteja suhteessa EU-27:ään liittyviin päästöihin.
Normalised environmental footprint results do not, however, indicate the severity/relevance of the respective impacts.
Normalisoidut EF-tulokset eivät kuitenkaan ilmaise asianomaisten vaikutusten vakavuutta/merkityksellisyyttä.
Normalisation is not a required, but recommended step for PEF studies.
Normalisointi ei ole pakollinen vaan suositeltava vaihe PEF-tutkimuksissa.
If normalisation is applied, the normalised environmental footprint results shall be reported under “additional environmental information”, with all methods and assumptions documented.
Jos normalisointia käytetään, normalisoidut EF-tulokset on raportoitava kohdassa ”Täydentävät ympäristötiedot”, ja kaikki niihin liittyvät menetelmät ja oletukset on dokumentoitava.
Normalised results shall not be aggregated as this implicitly applies weighting.
Normalisoituja tuloksia ei yhdistetä, koska siinä käytetään epäsuorasti painotusta.
Results from the EF impact assessment prior to normalisation shall be reported alongside the normalised results.
EF-vaikutusarvioinnin tulokset ennen normalisointia on raportoitava yhdessä normalisoitujen tulosten kanssa.
Weighting is not a required, but optional step that may support the interpretation and communication of the results of the analysis.
Painotus ei ole pakollinen vaan valinnainen vaihe, joka voi tukea analyysin tulosten tulkintaa ja viestintää.
In this step, EF results, for example normalised results, are multiplied by a set of weighting factors which reflect the perceived relative importance of the EF impact categories considered.
Tässä vaiheessa EF-tulokset, esimerkiksi normalisoidut tulokset, kerrotaan painotuskertoimilla, jotka kuvastavat tarkasteltavien EF-vaikutusluokkien suhteellista merkitystä.
Weighted EF results can then be compared to assess their relative importance.
Tämän jälkeen painotettuja EF-tuloksia voidaan verrata niiden suhteellisen merkityksen arvioimiseksi.
They can also be aggregated across EF impact categories to obtain several aggregated values or a single overall impact indicator.
Ne voidaan myös laskea yhteen eri vaikutusluokista, jotta saadaan useita yhdistelmäarvoja tai yksi kokonaisvaikutusindikaattori.
Weighting requires making value judgements as to the respective importance of the EF impact categories considered.
Painotus edellyttää arvovalintojen tekemistä tarkasteltavien EF-vaikutusluokkien suhteellisen merkityksen osalta.
These judgements may be based on expert opinion, cultural/political viewpoints, or economic considerations [101].
Valinnat voidaan perustaa asiantuntijalausuntoon, kulttuurisiin/poliittisiin näkemyksiin tai taloudellisiin näkökohtiin.
Requirement for PEF studies.
PEF-tutkimuksia koskevat vaatimukset
Weighting is not a required, but optional step for PEF studies.
Painotus ei ole pakollinen vaan valinnainen vaihe PEF-tutkimuksessa.
If weighting is applied, the methods and results shall be reported under “additional environmental information”.
Jos painotusta käytetään, menetelmät ja tulokset on raportoitava kohdassa ”Täydentävät ympäristötiedot”.
Results of the EF impact assessment prior to weighting shall be reported alongside weighted results.
Ennen painotusta saadut EF-vaikutusarvioinnin tulokset on ilmoitettava painotettujen tulosten ohella.
The application of normalisation and weighting steps in PEF studies shall be consistent with the defined goals and scope of the study, including the intended applications [102].
Normalisointia ja painotusta on käytettävä PEF-tutkimuksissa yhdenmukaisesti tutkimuksen määriteltyjen tavoitteiden ja laajuuden kanssa, käyttötarkoitukset mukaan lukien. [102]
Interpretation of the results of the PEF [103] study serves two purposes: The first is to ensure that the performance of the PEF model corresponds to the goals and quality requirements of the study.
PEF-tutkimuksen tulosten tulkinnalla [103] on kaksi tarkoitusta: Ensimmäisenä tarkoituksena on varmistaa, että PEF-mallin tehokkuus vastaa tutkimuksen tavoitteita ja laatuvaatimuksia.
In this sense, PEF interpretation may inform iterative improvements of the PEF model until all goals and requirements are met;
Tässä mielessä PEF:n tulkinnasta voidaan saada tietoa PEF-malliin tarvittavista parannuksista, kunnes kaikki tavoitteet ja vaatimukset täyttyvät.
The second purpose is to derive robust conclusions and recommendations from the analysis, for example in support of environmental improvements.
Toiseksi tavoitteena on tehdä luotettavia päätelmiä ja antaa luotettavia suosituksia analyysin perusteella, esimerkiksi ympäristöparannusten tukemiseksi.
To meet these objectives, the PEF interpretation phase shall include four key steps, as outlined in this chapter.
Täyttääkseen nämä tavoitteet PEF:n tulkinnan on käsitettävä neljä keskeistä vaihetta, jotka esitetään pääpiirteittäin tässä luvussa.
The interpretation phase shall include the following steps: “assessment of the robustness of the PEF model”; “identification of hotspots”; “estimation of uncertainty”; and “conclusions, limitations and recommendations”.
Tulkintaan on sisällyttävä seuraavat vaiheet: ”PEF-mallin luotettavuuden arviointi”, ”kriittisten pisteiden yksilöiminen”, ”epävarmuuden arviointi” ja ”päätelmät, rajoitukset ja suositukset”.
The assessment of the robustness of the PEF model assesses the extent to which methodological choices such as system boundaries, data sources, allocation choices, and coverage of EF impact categories influence the analytical outcomes.
PEF-mallin luotettavuuden arvioinnissa tarkastellaan sitä, missä määrin menetelmätekniset valinnat, kuten järjestelmän rajat, tietolähteet, kohdentamisvalinnat ja EF-vaikutusluokkien kattavuus, vaikuttavat analyysin tuloksiin.
Tools that should be used to assess the robustness of the PEF model include:
PEF-mallin luotettavuuden arvioinnissa olisi käytettävä seuraavia välineitä:
Completeness checks: assess the Resource Use and Emissions Profile data to ensure that it is complete relative to the defined goals, scope, system boundaries and quality criteria.
Täydellisyyden tarkistus: Arvioidaan resurssien käyttöä ja päästöjä koskevan profiilin tietoja, jotta varmistetaan niiden kattavuus tavoitteiden, soveltamisalan, järjestelmän rajojen ja laatuvaatimusten osalta.
This includes completeness of process coverage (i.e. all processes at each supply-chain stage considered have been included) and input/output coverage (i.e. all material or energy inputs and emissions associated with each process have been included).
Täydellisyys koskee niin prosessin kattavuutta (eli kaikki prosessit kussakin tarkasteltavassa toimitusketjun vaiheessa on sisällytetty) kuin syötteiden/tuotosten kattavuuttakin (eli kaikki kuhunkin prosessiin liittyvät materiaali- tai energiasyötteet ja päästöt on sisällytetty).
Sensitivity checks: assess the extent to which the results are determined by specific methodological choices, and the impact of implementing alternative choices where these are identifiable.
Herkkyystarkistukset: Arvioidaan sitä, missä määrin tulokset määräytyvät menetelmäteknisten valintojen perusteella, ja vaihtoehtoisten valintojen, jos ne ovat yksilöitävissä, käyttämisen vaikutusta.
It is useful to structure sensitivity checks for each phase of the PEF study, including goal and scope definition, the Resource Use and Emissions Profile, and the EF impact assessment.
On hyödyllistä tehdä herkkyystarkistukset kullekin PEF-tutkimuksen vaiheelle, mukaan lukien tavoitteen ja soveltamisalan määrittely, resurssien käyttöä ja päästöjä koskeva profiili sekä EF-vaikutusarviointi.
Consistency checks: assess the extent to which assumptions, methods, and data quality considerations have been applied consistently throughout the PEF study.
Johdonmukaisuuden tarkistukset: Arvioidaan, missä määrin oletuksia, menetelmiä ja lähtötiedon laatua koskevia näkökohtia on sovellettu johdonmukaisesti koko PEF-tutkimuksessa.
Any issues flagged in this evaluation may be used to inform iterative improvements to the PEF study.
Tässä arvioinnissa esille nousevat kysymykset voivat antaa tietoa PEF-tutkimuksen parantamista varten.
The assessment of the robustness of the PEF model shall include an assessment of the extent to which methodological choices influence the results.
PEF-mallin luotettavuuden arvioinnin yhteydessä on arvioitava, missä määrin menetelmätekniset valinnat vaikuttavat tuloksiin.
These choices shall correspond to the requirements specified in this PEF Guide and shall be appropriate to the context.
Näiden valintojen on vastattava tässä PEF-oppaassa asetettuja vaatimuksia ja oltava asiayhteyteen sopivia.
Tools that should be used to assess the robustness of the PEF model are completeness checks, sensitivity checks and consistency checks.
Välineitä, joita olisi käytettävä PEF-mallin luotettavuuden arvioinnissa, ovat täydellisyyden tarkistukset, herkkyystarkistukset ja johdonmukaisuuden tarkistukset.
Once it has been ensured that the PEF model is robust and conforms to all aspects defined in the goal and scope definition phases, the next step is to identify the main contributing elements to the PEF results.
Sen jälkeen kun on varmistettu, että PEF-malli on luotettava ja yhdenmukainen kaikkien tavoitteen ja soveltamisalan määrittelyn yhteydessä määritettyjen näkökohtien kanssa, seuraava vaihe on yksilöidä tärkeimmät PEF-tuloksiin vaikuttavat tekijät.
This step may also be referred to as “hotspot” or “weak point” analysis.
Tätä vaihetta voidaan kutsua myös ympäristön kannalta kriittisen pisteiden (hot spots) analyysiksi.
Contributing elements may be specific life-cycle stages, processes, or individual material/energy inputs/outputs associated with a given stage or process in the product supply chain.
Vaikuttavat tekijät voivat olla elinkaaren vaiheita, prosesseja tai yksittäisiä materiaali-/energiasyötteitä/-tuotoksia, jotka liittyvät tiettyyn vaiheeseen tai prosessiin tuotteen toimitusketjussa.
These are identified by systematically reviewing the PEF study results.
Nämä yksilöidään tarkastelemalla järjestelmällisesti PEF-tutkimuksen tuloksia.
Graphical tools may be particularly useful in this context.
Graafiset työkalut voivat olla erityisen hyödyllisiä tätä tarkoitusta varten.
Such analyses provide the necessary basis to identify improvement potentials associated with specific management interventions.
Tällaiset analyysit muodostavat tarvittavan perustan johdon toimiin liittyvien parannusmahdollisuuksien tunnistamiseksi.
PEF results shall be evaluated to assess the effect of supply-chain hotspots/weak points at the level of the inputs/outputs-, processes-, and supply-chain stages and to assess potential improvements.
PEF-tuloksia on arvioitava, jotta voidaan tarkastella toimitusketjun kriittisten pisteiden / heikkojen kohtien vaikutusta syötteiden/tuotosten, prosessien ja toimitusketjun vaiheiden tasolla ja arvioida parannusmahdollisuuksia.
Requirement for PEFCR
PEFCR-sääntöjä koskevat vaatimukset
The PEFCR shall identify the most relevant EF impact categories for the sector.
PEFCR-säännöissä on yksilöitävä toimialan merkittävimmät EF-vaikutusluokat.
Normalisation and weighting may be used to achieve such prioritisation.
Tällaisessa priorisoinnissa voidaan käyttää normalisointia ja painotusta.
Estimating the uncertainties of the final PEF results supports iterative improvement of PEF studies.
Lopullisiin PEF-tuloksiin liittyvien epävarmuuksien arviointi tukee PEF-tutkimusten jatkuvaa parantamista.
It also helps the target audience to assess the robustness and applicability of the PEF study results.
Se myös auttaa kohdeyleisöä arvioimaan PEF-tutkimuksen tulosten luotettavuutta ja sovellettavuutta.
There are two key sources of uncertainty in PEF studies:
PEF-tutkimuksissa on kaksi keskeistä epävarmuuden lähdettä:
Stochastic uncertainties for “Resource Use and Emissions Profile” data
”Resurssien käyttöä ja päästöjä koskevan profiilin” tietoihin liittyvät stokastiset epävarmuudet
Stochastic uncertainties (both parameter and model) refer to statistical descriptions of variance around a mean/average.
Stokastisilla epävarmuuksilla (koskevat sekä muuttujaa että mallia) tarkoitetaan varianssin tilastollista kuvaamista keskiarvon avulla.
For normally distributed data, this variance is typically described in terms of an average and standard deviation.
Normaalisti jakautuneiden tietojen osalta tätä varianssia kuvataan tyypillisesti keskiarvona ja standardipoikkeamana.
PEF results that are calculated using average data (i.e. the mean of multiple data points for a given process) do not reflect the uncertainty associated with such variance.
PEF-tulokset, jotka on laskettu käyttämällä keskiarvotietoja (tiettyä prosessia koskevien useiden datapisteiden keskiarvoa), eivät kuvasta tällaiseen varianssiin liittyvää epävarmuutta.
However, uncertainty may be estimated and communicated using appropriate statistical tools.
Epävarmuus voidaan kuitenkin arvioida ja esittää käyttämällä asianmukaisia tilastollisia välineitä.
Choice-related uncertainties
Valintoihin liittyvät epävarmuudet
Choice-related uncertainties arise from methodological choices including modelling principles, system boundaries, allocation choices, choice of EF impact assessment methods, and other assumptions related to time, technology, geography, etc. These are not readily amenable to statistical description, but rather can only be characterised via scenario model assessments (e.g. modelling worst- and best-case scenarios for significant processes) and sensitivity analyses.
Valintoihin liittyvät epävarmuudet johtuvat menetelmäteknisistä valinnoista, joihin kuuluvat mallintamisperiaatteet, järjestelmän rajat, kohdentamisvalinnat, EF-vaikutusarviointimenetelmien valinta ja muut oletukset, jotka liittyvät aikaan, teknologiaan, maantieteeseen jne. Niitä on hankala kuvata tilastollisesti, ja niitä voidaan luonnehtia vain skenaariomalleja koskevilla arvioinneilla (esim. mallintamalla pahin mahdollinen tilanne- ja paras mahdollinen tilanne -skenaariot merkittäville prosesseille) ja herkkyysanalyyseilla.
At least a qualitative description of the uncertainties of the PEF results shall be provided for both choice-related uncertainties and uncertainties of inventory data, in order to facilitate an overall appreciation of the uncertainties of the PEF study results.
PEF-tuloksiin liittyvistä epävarmuuksista on esitettävä ainakin laadullinen kuvaus sekä valintoihin liittyvien epävarmuuksien että inventaariotietoihin liittyvien epävarmuuksien osalta, jotta helpotetaan yleiskäsityksen saamista PEF-tutkimuksen tuloksiin liittyvistä epävarmuuksista.
Requirement for PEFCRs
PEFCR-sääntöjen laatimista koskevat vaatimukset
The PEFCR shall describe the uncertainties common to the product category and should identify the range in which results could be seen as not being significantly different in comparisons or comparative assertions.
PEFCR-säännöissä on kuvattava tuoteryhmälle yhteiset epävarmuudet, ja niissä olisi yksilöitävä alue, jonka sisällä tuloksia ei voida pitää huomattavan erilaisina vertailuissa tai vertailuväitteissä.
TIP: Quantitative uncertainty assessments may be calculated for variance associated with the Resource Use and Emissions Profile data using, for example, Monte Carlo simulations.
VIHJE: Määrällisiä epävarmuusarviointeja voidaan laskea resurssien käyttöä ja päästöjä koskevan profiilin tietoihin liittyvälle varianssille käyttämällä esimerkiksi Monte Carlo -simulaatioita.
The influence of choice-related uncertainties should be estimated at the upper and lower bounds through sensitivity analyses based on scenario assessments.
Valintoihin liittyvien epävarmuuksien vaikutusta olisi arvioitava ylä- ja alarajoilla herkkyysanalyyseilla, jotka perustuvat skenaarioarviointeihin.
These should be clearly documented and reported.
Ne olisi dokumentoitava ja ilmoitettava selkeästi.
The final aspect of the EF interpretation phase is to draw conclusions based on the analytical results, answer the questions posed at the outset of the PEF study, and advance recommendations appropriate to the intended audience and context whilst explicitly taking into account any limitations to the robustness and applicability of the results.
EF-tulkinnan viimeinen vaihe on tehdä päätelmiä analyysin tulosten perusteella, vastata PEF-tutkimuksen alussa esitettyihin kysymyksiin ja esittää kohdeyleisölle ja asiayhteyteen sopivia suosituksia, samalla kun otetaan nimenomaisesti huomioon tulosten luotettavuutta ja sovellettavuutta koskevat mahdolliset rajoitukset.
The PEF needs to be seen as complementary to other assessments and instruments such as site specific environmental impact assessments or chemical risk assessments.
Tuotteen ympäristöjalanjäljen on katsottava täydentävän muita arviointeja ja välineitä, kuten laitoskohtaisia ympäristövaikutusten arviointeja tai kemiallisia riskinarviointeja.
Potential improvements should be identified such, as for example, cleaner technology techniques, changes in product design, environmental management systems (e.g. Eco-Management and Audit Scheme (EMAS) or ISO 14001), or other systematic approaches.
Tässä yhteydessä olisi yksilöitävä mahdolliset parannukset, kuten puhtaampaa teknologiaa koskevat tekniikat, muutokset tuotesuunnittelussa, ympäristön hallintajärjestelmät (esim. ympäristöasioiden hallinta- ja auditointijärjestelmä (EMAS) tai ISO 14001 -standardi) tai muut järjestelmäperusteiset lähestymistavat.
Conclusions, recommendations and limitations shall be described in accordance with the defined goals and scope of the PEF study.
Päätelmät, suositukset ja rajoitukset on kuvattava PEF-tutkimuksen määriteltyjen tavoitteiden ja soveltamisalan mukaisesti.
PEF studies intended to support comparative assertions to be disclosed to the public (i.e. claims about the environmental superiority or equivalence of the product) shall be based both on this PEF Guide and related PEFCRs.
Jos PEF-tutkimuksia on tarkoitus käyttää julkisesti esitettävien vertailuväitteiden tukena (tuotteen paremmuutta tai samankaltaisuutta koskeva ympäristöväittämä), niiden on perustuttava sekä tähän PEF-oppaaseen että asianomaisiin PEFCR-sääntöihin.
The conclusions should include a summary of identified supply chain “hotspots” and the potential improvements associated with management interventions.
Päätelmiin olisi sisällyttävä tiivistelmä yksilöidyistä toimitusketjun ”kriittisistä pisteistä” ja hallintatoimiin liittyvistä mahdollisista parannuksista.
A PEF report provides a relevant, comprehensive, consistent, accurate, and transparent account of the study and of the calculated environmental impacts associated with the product.
PEF-raportissa esitetään merkityksellinen, kattava, johdonmukainen, täsmällinen ja läpinäkyvä selvitys tutkimuksesta ja tuotteeseen liittyvistä lasketuista ympäristövaikutuksista.
It reflects the best possible information in such a way as to maximise its usefulness to intended current and future users, whilst honestly and transparently communicating limitations.
Raportista käyvät ilmi parhaat mahdolliset tiedot siten, että nykyiset ja tulevat käyttäjät voivat hyödyntää sitä optimaalisesti, ja siinä ilmoitetaan tutkimusta koskevat rajoitukset rehellisesti ja avoimesti.
Effective PEF reporting requires that several criteria, both procedural (report quality) and substantive (report content), are met.
Tehokas PEF-raportointi edellyttää useiden sekä menettelyllisten (raportin laatu) että sisällöllisten (raportin sisältö) perusteiden täyttymistä.
A PEF report consists of at least three elements: a Summary, the Main Report, and an Annex.
PEF-raportti koostuu ainakin kolmesta osasta: tiivistelmästä, pääraportista ja liitteestä.
Confidential and proprietary information can be documented in a fourth element - a complementary Confidential Report.
Luottamukselliset ja omistusoikeuden suojaamat tiedot voidaan dokumentoida neljännessä osassa – raporttia täydentävässä luottamuksellisessa raportissa.
Review reports are either annexed or referenced.
Arviointiraportit ovat joko liitteenä tai niihin viitataan erikseen.
The Summary shall be able to stand alone without compromising the results and conclusions/recommendations (if included).
Tiivistelmää on voitava käyttää itsenäisesti, eikä sillä pidä vaarantaa tutkimuksen tuloksia tai mahdollisia päätelmiä/suosituksia.
The Summary shall fulfil the same criteria about transparency, consistency, etc. as the detailed report.
Tiivistelmän on täytettävä samat muun muassa läpinäkyvyyttä ja johdonmukaisuutta koskevat perusteet kuin yksityiskohtaisen raportinkin.
The Summary shall, as a minimum, include:
Tiivistelmään on sisällyttävä vähintään seuraavat:
Key elements of the goal and scope of the study with relevant limitations and assumptions;
tutkimuksen keskeiset tavoitteet ja soveltamisala sekä merkitykselliset rajoitukset ja oletukset,
A description of the system boundary;
järjestelmän rajojen kuvaus