natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Lähtötietojen, joiden luokitus on heikompi kuin tyydyttävä, osuus ei saa ylittää 10:tä prosenttia kussakin EF-vaikutusluokassa.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Teknologista, maantieteellistä ja ajallista edustavuutta koskevia lähtötiedon laatuvaatimuksia on arvioitava osana PEF-tutkimusta.
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.
Täydellisyyttä, menetelmäteknistä tarkoituksenmukaisuutta ja johdonmukaisuutta sekä muuttujan epävarmuutta koskevat lähtötiedon laatuvaatimukset olisi täytettävä hankkimalla yleisiä tietoja pelkästään tietolähteistä, jotka täyttävät PEF-oppaan vaatimukset.
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.
Yleisten tietojen laadunarviointi on tehtävä syötevirtojen tasolla (esim. ostettu paperi, jota käytetään kirjapainossa), kun taas erityisten tietojen laadunarviointi on tehtävä yksittäisen prosessin tai kokonaisprosessin tasolla tai yksittäisten syötevirtojen tasolla.
PEFCRs shall provide further guidance on data quality assessment scoring for the product category with respect to time, geographical and technological representativeness.
PEFCR-säännöissä on annettava lisäohjeita lähtötiedon laadun arvioinnin pisteyttämisestä tuoteluokittain ajallisen, maantieteellisen ja teknologisen edustavuuden osalta.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Niissä on esimerkiksi eriteltävä, mikä ajallista edustavuutta kuvaava lähtötiedon laadun pistemäärä olisi annettava tiettyä vuotta edustavalle tietokokonaisuudelle.
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
PEFCR-säännöissä voidaan määrittää lisäperusteita lähtötiedon laadun arvioinnille (oletusperusteiden lisäksi).
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
PEFCR-säännöissä voidaan asettaa tiukempia lähtötiedon laatuvaatimuksia, jos se on tarkoituksenmukaista kyseisen tuoteluokan kannalta.
These may include:
Näihin voivat kuulua seuraavat:
Gate-to-gate activities/processes;
portilta portille -toiminnot tai prosessit
Upstream or downstream phases;
elinkaaren alku- tai loppupään vaiheet
Key supply-chain activities for the product category;
tuoteluokan kannalta keskeiset toimitusketjun toiminnot
Key EF impact categories for the product category.
tuoteluokan kannalta keskeiset EF-vaikutusluokat.
Example for determining the data quality rating
Esimerkki lähtötietojen laatuluokituksen määrittämisestä
Achieved quality level
Saavutettu laatutaso
Corresponding quality rating
Vastaava laatuluokitus
Technological representativeness (TeR)
Teknologinen edustavuus (TeR)
Geographical representativeness (GR)
Maantieteellinen edustavuus (GR)
Time-related representativeness (TiR)
Ajallinen edustavuus (TiR)
fair
tyydyttävä
Completeness (C)
Täydellisyys (C)
Parameter uncertainty (P)
Muuttujan epävarmuus (P)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Menetelmätekninen tarkoituksenmukaisuus ja johdonmukaisuus (M)
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
Lähtötiedon laatuluokitus (DQR), jonka tulos on 2,2, vastaa laatuluokitusta ”hyvä laatu”.
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.
Erityiset tiedot ovat tietoja, jotka on suoraan mitattu tai kerätty ja jotka edustavat toimintoja tietyssä laitoksessa tai tietyissä laitoksissa. Tietojen olisi sisällettävä prosessien kaikki tunnetut syötteet ja tuotokset.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Tietojen olisi sisällettävä prosessien kaikki tunnetut syötteet ja tuotokset.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Tuotoksia ovat tuotteet, rinnakkaistuotteet [87] ja päästöt.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Päästöt voidaan jakaa neljään luokkaan: päästöt ilmaan, päästöt veteen, päästöt maaperään ja kiinteän jätteen muodossa olevat päästöt.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Erityisiä tietoja voidaan kerätä, mitata tai laskea käyttämällä toimintatietoja [88] ja niihin liittyviä päästökertoimia.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
On syytä huomata, että päästökertoimet voivat olla peräisin yleisistä tiedoista, joihin sovelletaan lähtötiedon laatuvaatimuksia.
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 operators via interviews or questionnaires.
Erityisprosessien edustavimpia tiedonlähteitä ovat mittaukset, joita on tehty suoraan prosessissa, tai tiedot, jotka on saatu toiminnanharjoittajilta haastatteluissa tai kyselyissä.
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.
Tiedot saattavat vaatia skaalausta, kokoamista tai muunlaista matemaattista käsittelyä, jotta ne ovat yhdenmukaisia analyysiyksikön ja prosessin vertailuvirran kanssa.
Typical specific data sources are:
Tyypillisiä erityisten tietojen lähteitä ovat seuraavat:
Process- or plant-level consumption data;
prosessi- tai laitoskohtaiset kulutustiedot
Bills and stock/inventory changes of consumables;
laskut ja kulutushyödykkeiden varasto- tai inventaariomuutokset
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
päästömittaukset (kaasun ja jäteveden sisältämien päästöjen määrät ja pitoisuudet)
Composition of products and waste;
tuotteiden ja jätteiden koostumus
Procurement and sale department(s)/unit(s).
hankinta- ja myyntiosastot/-yksiköt.
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Erityisiä tietoja [89] on kerättävä kaikista edustaprosesseista ja tarvittaessa taustaprosesseista [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.
Jos yleiset tiedot ovat kuitenkin edustavampia tai tarkoituksenmukaisempia kuin erityiset tiedot edustaprosessien tapauksessa (tämä on perusteltava ja raportoitava), yleisiä tietoja on käytettävä myös edustaprosessien yhteydessä.
PEFCRs shall:
PEFCR-säännöissä on:
Specify for which processes specific data shall be collected;
määriteltävä, mistä prosesseista erityisiä tietoja kerätään
Specify the requirements for the collection of specific data;
eriteltävä vaatimukset erityisten tietojen keräämiselle
Define the data collection requirements for each site for:
määriteltävä kullekin laitokselle tiedonkeruuta koskevat vaatimukset, jotka koskevat
Target stage(s) and the data collection coverage;
kohdevaihe(et) ja tiedonkeruun kattavuus,
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
tiedonkeruun paikkaa (kansallinen, kansainvälinen, tietyt tehtaat jne.)
Term of data collection (year, season, month, and so on);
tiedonkeruun ajanjaksoa (vuosi, vuodenaika, kuukausi 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.
kun tiedonkeruun paikka tai ajanjakso on rajattava tiettyjen rajojen sisälle, perustelut tälle ja osoitus siitä, että kerätyt tiedot muodostavat riittävän otoksen.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Yleisillä tiedoilla tarkoitetaan tietoja, jotka eivät perustu järjestelmän asianomaisten prosessien suoriin mittauksiin tai laskelmiin.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Yleiset tiedot voivat olla joko alakohtaisia eli PEF-tutkimuksessa tarkasteltavalle alalle ominaisia tai monialaisia.
Examples of generic data include:
Yleisiä tietoja ovat esimerkiksi:
Data from literature or scientific papers;
ammattikirjallisuudesta tai tieteellisistä julkaisuista saatavat tiedot,
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
toimialan keskiarvoa edustavat elinkaaritiedot, jotka ovat peräisin elinkaari-inventaariotietokannoista, teollisuusjärjestöjen raporteista, valtion tilastoista jne.
Sourcing generic data
Yleisten tietojen hankkiminen
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Yleiset tiedot olisi hankittava tässä PEF-oppaassa eritellyistä tietolähteistä, jos sellaisia on saatavilla.
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
Muut yleiset tiedot on hankittava ensisijaisesti seuraavista lähteistä:
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
valtioiden välisten kansainvälisten järjestöjen tietokannat (esim. FAO, UNEP)
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
maakohtaiset kansalliset LCI-tietokantahankkeet (isäntämaan tietokannan tiedot)
National governmental LCI database projects;
kansalliset valtion elinkaari-inventaariotietokantahankkeet,
Other third-party LCI databases;
muut kolmansien osapuolten elinkaari-inventaariotietokannat,
Peer-reviewed literature.
vertaisarvioitu kirjallisuus.
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].
Muita mahdollisia yleisten tietojen lähteitä voi löytyä myös esimerkiksi elikaariarviointia koskevasta eurooppalaisesta hakemistosta ”Resource Directory of the European Platform on LCA” [91].
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Jos tarvittavia tietoja ei löydy edellä luetelluista lähteistä, voidaan käyttää muita lähteitä.
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.
Yleisiä tietoja olisi käytettävä vain taustajärjestelmän prosessien osalta, paitsi jos ne (yleiset tiedot) ovat edustavampia tai tarkoituksenmukaisempia kuin erityiset tiedot edustaprosessien tapauksessa, jolloin yleisiä tietoja on käytettävä myös edustajärjestelmän prosessien osalta.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
Jos saatavilla on toimialakohtaisia yleisiä tietoja, niitä on käytettävä monia eri toimialoja koskevien yleisten tietojen sijasta.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Kaikkien yleisten tietojen on täytettävä tässä asiakirjassa esitetyt lähtötiedon laatuvaatimukset.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Käytettyjen tietojen lähteet on dokumentoitava ja raportoitava selvästi PEF-raportissa.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
Yleiset tiedot (edellyttäen että ne täyttävät tässä PEF-oppaassa määritetyt lähtötiedon laatuvaatimukset) olisi mahdollisuuksien mukaan hankittava seuraavista lähteistä:
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
asiaa koskevien PEFCR-sääntöjen vaatimukset täyttävät tiedot
Data developed in line with the requirements for PEF studies;
PEF-tutkimuksia koskevien vaatimusten mukaiset tiedot
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);
International Reference Life Cycle Data System (ILCD) -tietojärjestelmän tietoverkko [92] (”ILCD compliance” -vaatimukset ovat etusijalla ”ILCD Data Network – entry level” -vaatimuksiin nähden)
Additional requirement for PEFCRs:
PEFCR-sääntöjen laatimista koskevat vaatimukset
The PEFCR shall specify:
PEFCR-säännöissä on eriteltävä:
where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data is not available;
missä yleisten tietojen käyttö on sallittu likiarvona aineelle, josta ei ole saatavilla erityisiä tietoja
the level of required similarities between the actual substance and the generic substance;
tosiasiallisen aineen ja yleisen aineen vaadittujen samankaltaisuuksien taso
the combination of more than one generic dataset, if necessary.
tarvittaessa useamman kuin yhden yleisen tietokokonaisuuden yhdistelmä.
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.
Tietoaukkoja syntyy, jos saatavilla ei ole erityisiä tai yleisiä tietoja, jotka ovat riittävän edustavia tuotteen elinkaaren tietyn prosessin suhteen.
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.
Useimmista prosesseista, joista saattaa puuttua tietoja, pitäisi olla mahdollista hankkia riittävästi tietoa, jotta voidaan esittää kohtuullinen arvio puuttuvista tiedoista.
Therefore, there should be few, if any, data gaps in the final Resource Use and Emissions Profile.
Siksi lopullisessa resurssien käyttöä ja päästöjä koskevassa profiilissa olisi oltava vain vähän tai ei lainkaan tietoaukkoja.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate resolution approaches.
Puuttuvat tiedot voivat olla erityyppisiä ja ominaisuuksiltaan erilaisia ja edellyttää erillisiä ratkaisulähestymistapoja.
Data gaps may exist when:
Tietoaukkoja voi esiintyä, kun:
Data does not exist for a specific input/product, or
tietoja ei ole olemassa tietystä syötteestä/tuotteesta tai
Data exists for a similar process but:
tietoja on olemassa samankaltaisesta prosessista, mutta
The data has been generated in a different region;
tiedot on luotu eri alueella
The data has been generated using a different technology;
tiedot on luotu käyttämällä erilaista teknologiaa
The data has been generated in a different time period.
tiedot on luotu eri ajanjaksolla.
Any data gaps shall be filled using the best available generic or extrapolated data [94].
Mahdolliset tietoaukot on täytettävä käyttämällä parhaita saatavilla olevia yleisiä tai ekstrapoloituja tietoja [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.
Tällaisten tietojen osuus (yleisiä tietoja koskevat tietoaukot mukaan luettuina) saa olla korkeintaan 10 prosenttia tietojen kokonaismäärästä kussakin tarkasteltavassa EF-vaikutusluokassa.
This is reflected in the data quality requirements, according to which 10 % of the data can be chosen from the best available data (without any further data quality requirements).
Tämä näkyy myös lähtötietojen laatua koskevissa vaatimuksissa, joiden mukaan 10 prosenttia tiedoista voidaan valita parhaista saatavilla olevista tiedoista (kun muita lähtötietojen laatuvaatimuksia ei sovelleta).
The PEFCR shall specify potential data gaps and provide detailed guidance for filling these gaps.
PEFCR-säännöissä on eriteltävä mahdolliset tietoaukot ja annettava yksityiskohtaiset ohjeet niiden täyttämisestä.
If a process or facility provides more than one function, i.e. it delivers several goods and/or services ("co-products"), it is “multifunctional”.
Jos prosessilla tai laitoksella on useampi kuin yksi toiminto, eli sitä käytetään useiden tavaroiden ja/tai palvelujen tuotantoon (”rinnakkaistuotteet”), sitä kutsutaan monitoimintoiseksi.
In these situations, all inputs and emissions linked to the process must be partitioned between the product of interest and the other co-products in a principled manner.
Tällaisissa tapauksissa kaikki prosessiin liittyvät syötteet ja päästöt on jaettava tarkasteltavan tuotteen ja muiden rinnakkaistuotteiden kesken vahvistettuja periaatteita noudattamalla.
Decision hierarchy
Päätöshierarkia
Subdivision or system expansion
Jako alaprosesseihin tai järjestelmän laajentaminen
Wherever possible, subdivision or system expansion should be used to avoid allocation.
Kohdentamisen (allokoinnin) välttämiseksi prosessit olisi jaettava alaprosesseihin tai järjestelmää olisi laajennettava, aina kun se on mahdollista.
Subdivision refers to disaggregating multifunctional processes or facilities to isolate the input flows directly associated with each process or facility output.
Alaprosesseihin jakamisella tarkoitetaan monitoimintoisten prosessien tai laitosten jakamista osiin, jotta voidaan eristää kuhunkin prosessiin tai laitoksen tuotokseen suoraan liittyvät syötevirrat.
System expansion refers to expanding the system by including additional functions related to the co-products.
Järjestelmän laajentamisella tarkoitetaan järjestelmän laajentamista kattamaan rinnakkaistuotteisiin liittyvät lisätoiminnot.
It shall be investigated first whether the analysed process can be subdivided or expanded.
Ensin on tutkittava, voidaanko analysoitava prosessi jakaa alaprosesseihin tai voidaanko sitä laajentaa.
Where subdivision is possible, inventory data should be collected only for those unit processes [95] directly attributable [96] to the goods/services of concern.
Jos alaprosesseihin jako on mahdollinen, inventaariotietoja olisi kerättävä vain niistä yksikköprosesseista [95], jotka liittyvät suoraan [96] asianomaisiin tavaroihin/palveluihin.
Or if the system can be expanded, the additional functions shall be included in the analysis with results communicated for the expanded system as a whole rather than on an individual co-product level.
Tai jos järjestelmää voidaan laajentaa, lisätoiminnot on sisällytettävä analyysiin, ja tulokset on esitettävä koko laajennetun järjestelmän osalta eikä yksittäisen rinnakkaistuotteen tasolla.
Allocation based on a relevant underlying physical relationship refers to partitioning the input and output flows of a multi-functional process or facility in accordance with a relevant, quantifiable physical relationship between the process inputs and co-product outputs (for example, a physical property of the inputs and outputs that is relevant to the function provided by the co-product of interest).
Merkitykselliseen fysikaaliseen suhteeseen perustuvalla kohdentamisella tarkoitetaan monitoimintoisen prosessin tai laitoksen syöte- ja tuotosvirtojen osittamista prosessin syötteiden ja rinnakkaistuotteiden tuotosten välillä vallitsevan sellaisen fysikaalisen suhteen perusteella, joka voidaan ilmaista määrällisesti (esimerkiksi syötteiden ja tuotosten fysikaalinen ominaisuus, joka on merkityksellinen tarkasteltavan rinnakkaistuotteen suorittaman toiminnon kannalta).
Allocation based on a physical relationship can be modelled using direct substitution if a product can be identified that is directly substituted [97].
Fysikaaliseen suhteeseen perustuva kohdentaminen voidaan mallintaa käyttämällä suoraa korvaamista, jos voidaan yksilöidä tuote, joka on korvattu suoraan [97].
Can a direct substitution-effect be robustly modelled?
Voidaanko suoran korvaamisen vaikutus mallintaa luotettavasti?
This can be demonstrated by proving that (1) there is a direct, empirically demonstrable substitution effect, AND (2) the substituted product can be modelled and the resource use and emissions profile data subtracted in a directly representative manner:
Jos järjestelmää voidaan laajentaa, lisätoiminnot on sisällytettävä analyysiin, ja sen tulokset koskevat laajennettua järjestelmää eikä yksittäistä rinnakkaistuotetta.II) Merkitykselliseen fysikaaliseen suhteeseen perustuva kohdentaminen
If yes (i.e. both conditions are verified), model the substitution effect.
jos vastaus on kyllä (eli molempien ehtojen täyttyminen on todennettu), mallinna korvausvaikutus.
Can input/output flows be allocated based on some other relevant underlying physical relationship that relates the inputs and outputs to the function provided by the system?
Järjestelmän syötteet ja tuotokset on ositettava sen eri tuotteiden tai toimintojen välillä tavalla, joka heijastaa niiden välillä vallitsevia fysikaalisia suhteita (ISO 14044:2006,14) Merkityksellisen fysikaalisen suhteen perusteella tehtävällä kohdentamisella tarkoitetaan monitoimintoisen prosessin tai laitoksen syöte- ja tuotosvirtojen osittamista prosessin syötteiden ja rinnakkaistuotteen tuotosten välillä vallitsevan määrällisen fysikaalisen suhteen perusteella (esim. syötteiden ja tuotosten sellaisen fysikaalisen ominaisuuden perusteella, joka on merkityksellinen tarkasteltavan rinnakkaistuotteen toiminnon kannalta).
This can be demonstrated by proving that a relevant physical relationship can be defined by which to allocate the flows attributable to the provision of the defined function of the product system [98]:
Tämä voidaan havainnollistaa osoittamalla, että voidaan määritellä fysikaalinen suhde, jonka perusteella voidaan kohdentaa tuotejärjestelmän määritellyn toiminnon suorittamiseen liittyvät virrat [98]:
If yes, allocate based on this physical relationship.
jos vastaus on kyllä, kohdenna tämän fysikaalisen suhteen perusteella.
Allocation Based on Some Other Relationship
Muuhun suhteeseen perustuva kohdentaminen
Allocation based on some other relationship may be possible.
Kohdentaminen jonkin muun suhteen perusteella voi olla mahdollista.
For example, economic allocation refers to allocating inputs and outputs associated with multi-functional processes to the co-product outputs in proportion to their relative market values.
Esimerkiksi taloudellisella kohdentamisella tarkoitetaan monitoimintoisiin prosesseihin liittyvien syötteiden ja tuotosten kohdentamista rinnakkaistuotteen tuotoksiin suhteessa niiden suhteellisiin markkina-arvoihin.
The market price of the co-functions should refer to the specific condition and point at which the co-products are produced.
Rinnakkaistoimintojen markkina-arvon pitäisi viitata rinnakkaistuotteiden tuotanto-olosuhteisiin ja -paikkaan.
Allocation based on economic value shall only be applied when (I and II) are not possible.
Jos kysymyksiin vastataan myöntävästi (eli molemmat ehdot täyttyvät), korvausvaikutus mallinnetaan.
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 PEF results as far as possible.
Joka tapauksessa on esitettävä selkeät perustelut vaiheiden I ja II ohittamiselle ja tietyn vaiheen III mukaisen kohdentamissäännön valinnalle, jotta varmistetaan PEF-tulosten mahdollisimman hyvä fysikaalinen edustavuus.
Allocation based on some other relationship can be approached in one of the following alternative ways:
voidaanko syöte-/tuotosvirrat kohdentaa muun sellaisen merkityksellisen fysikaalisen suhteen perusteella, joka liittyy järjestelmän toiminnon syötteisiin ja tuotoksiin?
Can an indirect substitution [99] effect be identified?
Voidaanko epäsuora korvausvaikutus [99] yksilöidä?