natgillin/translations-raw huggingface dataset:
The second axis refers mainly to education and training. A useful indicator ¡n this respect can be the number of graduates, as there is a clear correlation between the creation of jobs in the information-based industries and proximity to a pool of qualified graduate labour.
Tässä suhteessa hyödyllinen osoitin voisi olla loppututkintojen määrä, koska tietotekniikan alan uusien työpaikkojen ja loppututkinnon suorittaneen, ammattitaitoisen työvoiman varannon välillä on selvä korrelaatio.
This indicator has also the advantage of being easy to collect and update.
Osoittimen etuna on lisäksi aineiston helppo hankinta ja päivitys.
The disadvantages is that transnational comparison are not always easy due to the differences in educational systems, and that this variable does not cover the increasing number of training initiatives that are likely to play a major role in bridging
Haittapuolena on kansainvälisten vertailujen ajoittainen vaikeus, joka johtuu koulutusjärjestelmien eroista sekä siitä, etteivät koko ajan lisääntyvät koulutusaloitteet, joilla on tulevaisuudessa todennäköisesti merkittävä tehtävä ammattipätevyyden puutteiden korjaamisessa, sisälly kyseiseen muuttujaan.
The third axis should include both indicators of stock (numbers of telephones, computers, and access points to the Internet), and of flow (Internet traffic and volume on the communications networks).
Kolmannen linjan pitäisi sisältää sekä välineistöä (puhelimien, tietokoneiden ja Internetliittymien määrää) että tietoliikennettä (Intemet-liikennettä ja viestintäverkkojen tehoa) koskevia osoittimia.
Unfortunately many of the desirable indicators are hampered by the regime of deregulation and privatisation that characterise this industry.
Valitettavasti tälle toimialalle tunnusomainen sääntelyn purkamiseen ja yksityistämiseen johtava kehitys vaikeuttaa monien suositeltavien osoittimien käyttöä.
Whilst benefits to the users have accrued by the increased competition, commercial sensitivities are hampering the collection of data.
Kilpailun lisääntyminen on tuonut lisäetuja käyttäjille, mutta samalla alan liiketaloudellinen arkaluonteisuus hankaloittaa aineiston hankintaa.
For example, enquiries on the number of cellular phone customers in selected cities, has only resulted in the following:
Esimerkiksi tiedustelut matkapuhelinasiakkaiden määrästä valituissa kaupungeissa ovat johtaneet vain seuraaviin tuloksiin:
Having researched your question of ownership in Birmingham, Sheffield, and Nottingham, we have found the sample size to be too small to take the figures down to specific towns.
Matkapuhelinasiakkaiden määrää Birminghamissa, Shejfteldissä ja Nottinghamissa tutkittuamme olemme todenneet, että otos on liian pieni kaupunkikohtaisten lukujen erittelyyn.
I hope it will help to tell you regional information as follows: East and West Midlands: mobile phone ownership 16% of population (of which 36% Cellnet), Yorkshire and Humberside 13% of population (of which 35% Cellnet). (source: Cellnet, 22/9/1998)
Toivon mukaan seuraavat alueelliset tiedot auttavat: East Midlands ja West Midlands: matkapuhelin 16 prosentilla asukkaista (joista 36 prosentilla Cellnet), Yorkshire ja Humberside: 13 prosentilla asukkaista (joista 35 prosentilla Cellnet). (Lähde: Cellnet, 22.9.1998)
Another issue is that it is difficult in this dynamic sector to measure the substitution effects.
Toisena ongelmana on, että korvausvaikutusten mittaaminen tällä nopeasti kehittyvällä alalla on vaikeaa.
Finally, in relation to Internet access and flows, whilst it is possible to monitor traffic originating from academic or governmental institutions, it is almost impossible to establish the geographical location of traffic linked to domains such as ".com", or ".co.uk" (Craglia, 1996).
Internet-liirtymiä ja -liikennettä arvioitaessa taas vaikeutena on se, että vaikka akateemisista tai valtion laitoksista tapahtuvaa liikennettä voidaan tarkkailla, ".corn"- tai "co.uk"-nimisiä verkkoalueita käyttävän liikenteen maantieteellistä jakaumaa on miltei mahdoton määrittää (Craglia, 1996).
With these considerations in mind, the proxy variables used in this study include the number of hardware and software shops, as an indication of stock, and the number of hits on the World Wide Web for the cities under studies, as a crude approximation of flow.
Nämä näkökohdat huomioon ottaen välineistön osoittimen korvaavana muuttujana on tässä tutkimuksessa käytetty tietokone- ja ohjelmistoliikkeiden lukumäärää.
These indicators are far from satisfactory but they provide a first pragmatic solution whilst more informed sources of data come on stream.
Tietoliikennettä on puolestaan arvioitu karkeasti tutkimuksen kohteena olevien kaupunkien Intemet-osumien perusteella.
Data analysis
Tietojen analyysi
Choice of Indicators
Osoittimien valinta
The aim of this report is not to compare data for different indicators and different European cities.
Tämän raportin tarkoituksena ei ole vertailla erilaisten osoittimien antamia tietoja eikä Euroopan eri kaupunkeja.
As we point out in the previous chapters other larger research project going on by the EU are interested in this objective.
Kuten edellisissä luvuissa on todettu, tästä tavoitteesta ollaan kiinnostuneita muissa EU:n suurissa tutkimushankkeissa.
This report is more methodological and oriented to test the empirical construction of the indicators, mainly in terms of data availability and reliability in few cases-studies or considering international available databases, than to analyse their effective comparability and interpretation.
Tämä raportti on metodologisempi ja pyrkii pikemmin testaamaan osoittimien käytännön kehittämistä tarkastelemalla aineiston saatavuutta ja luotettavuutta muutamassa tapaustutkimuksessa tai saatavilla olevissa kansainvälisissä tietokannoissa kuin analysoimaan niiden tosiasiallista vertailukelpoisuutta ja tulkintaa.
Main indicators taken into account for different concerns are:
Tärkeimmät eri näkökohtia koskevat osoittimet ovat:
Socioeconomic development Indicators: rate of unemployment percentage of not owned housing
Sosioekonominen kehitys Osoittimet: - työttömyysaste - muiden kuin omistusasuntojen prosenttiosuus
Services availability Indicators: beds in hospital per 100,000 inhabitants cinemas and night clubs per 100,000 inhabitants
- kylpyhuoneettomien asuntojen prosenttiosuus - kouluttamattoman väestön prosenttiosuus - työntekijöiden prosenttiosuus - palkansaajien prosenttiosuus - ammattitaidottoman väestön prosenttiosuus
Internal disparities Indicators:
Houkuttelevuus Osoittimet:
% of dwellings without bath % of population with no qualification % of workers % wage earners % of unskilled
- lomaasuntoja 1 000:ta asuntoa kohden - viheralueiden osuus neliömetreinä asukasta kohden
Attractiveness Indicators: - holiday residences per 1,000 dwellings open-space areas per inhabitant in m^ migration flow (immigrant - emigrant) registered nights in the hotels per 100,000 inhabitants
- muuttovirta (tulomuutto - lähtömuutto) - hotelliyöpymiset 100 000:ta asukasta kohden
Technology and information society potential Indicators: presences of the city on the World Wide Web computers shops per 100,000 inhabitants
Tekninen ja tietoyhleislatnnan potentiaali Osoittimet:
As discussed later, not all indicators have been tested on all cities, but a selection was made based on the resources available.
Kuten myöhemmin todetaan, kaikkia osoittimia ci ole kokeiltu kaikkien kaupunkien yhteydessä, vaan käytettävissä olevien resurssien perusteella on suoritettu valinta.
It must be also pointed out that comparative analysis has been carried out only for some indicators and cities already part of a comparative data-base, while differences in the operative definitions of other urban indicators in different countries prevent comparability within the framework of this study.
Lisäksi on huomautettava, että ainoastaan joitakin osoittimia ja kaupunkeja on analysoitu vertailevasti. Tämä koskee kaupunkeja, jotka kuuluvat jo vertailevaan tietokantaan: eri maiden kaupunkien osoittimien toiminnallisten määritelmien erot estävät vertailun tämän tutkimuksen yhteydessä.
Criteria for the selection of the cities analysed
Tapaustutkimusten valintaperusteet
Different criteria have been applied for the selection of the casestudies.
Tapaustutkimukset on valittu eri perustein.
In Germany and Italy, a rich database on the quality of life in cities with more than 100,000 inhabitants (Table 5), constructed by Nuvolati and Schweikart (1995), was used as the main tool to test the viability of the indicators proposed.
Saksassa ja Italiassa käytettiin kattavaa yli 100 000 asukkaan kaupunkien elämänlaatua koskevaa tietokantaa (taulukko 5), jonka ovat
Three types of cities have been selected: with more than 1 million inhabitants, with approx. 500,000 inhabitants and with about 100,000 inhabitants.
On valittu kolme kaupunkityyppiä: yli miljoonan asukkaan, noin 500 000 asukkaan ja noin 100 000 asukkaan kaupungit.
German Cities
Saksan kaupungit
Italian cities
Italian kaupungit
In each category a city with a high unemployment rate, i.e. over the national average, has been selected.
Jokaiseen ryhmään on otettu kaupunki, jonka työttömyysaste on korkea eli maan keskiarvoa korkeampi.
Due to its particular situation, Berlin has been excluded from this pick: with nearly 3.5 million inhabitants and its special position as the developing capital of Germany it cannot be taken as representative.
Berliini on erikoisasemansa vuoksi jätetty kuitenkin pois: koska Berliinissä on lähes 3,5 miljoonaa asukasta ja sillä on erikoisasema Saksan kehittyvänä pääkaupunkina, sitä ei voida pitää edustavana.
Hence, the following cities were chosen: Hamburg with more than 1.7 million inhabitants, Duisburg with approx. Vi million inhabitants and Dessau, a city with less than 100,000 inhabitants as representative of a small city in the Neue Länder.
Siten valittiin seuraavat kaupungit: Hampuri, jossa on yli 1,7 miljoonaa asukasta, Duisburg, jossa on noin 0,5 miljoonaa asukasta sekä Dessau, jossa on alle 100 000 asukasta ja joka edustaa siis uusissa osavaltioissa sijaitsevaa pikkukaupunkia.
In the context of the UK two criteria for selecting cities has been used: 1) urban areas in distress, and 2) different population sizes.
Yhdistyneessä kuningaskunnassa kaupunkien valinnassa käytettiin kahta perustetta: 1) köyhät kaupunkialueet ja 2) väestömäärät.
The first criteria has utilised the 1998
Perusteista ensimmäisessä käytettiin ympäristö, liikenne-ja alueministeriön vuonna 1998 julkaisemaa paikallista köyhyyttä osoittavaa
Index of Local Deprivation by the Department of the Environment, Transport, and the Regions (DETR, 1998).
suhdelukua (DETR, 1998).
This index has in fact three different levels.
Suhdeluvulla on kolme tasoa, joista ensimmäinen on kahteentoista muuttujaan perustuva hallintopiiritaso.
The first is a district-wide level which based on 12 variables focusing with economic conditions, low income, health, education, environment, crime, and housing.
Muuttujat viittaavat taloudellisiin oloihin, alhaiseen tulotasoon, terveyteen, koulutukseen, ympäristöön, rikollisuuteen ja asuinoloihin.
Most of the 12 variables have been updated to 1996-97 based on a variety of sources.
Muuttujista suurin osa on saatettu ajan tasalle vuosina 1996-1997 eri lähteiden pohjalta.
By contrast, the other two levels which focus on the ward and the enumeration districts are all based on the 1991 census.
Sitä vastoin kaksi muuta tasoa, jotka keskittyvät paikallisvaali- ja väestönlaskentapiireihin, perustuvat molemmat vuoden 1991 väestönlaskentaan.
They are nevertheless useful in conjunction with the overall district index to indicate elements of spatial concentration of deprivation.
Ne ovat kuitenkin käyttökelpoisia yhdessä koko hallintopiiriä kuvaavan suhdeluvun kanssa kuvattaessa köyhyyden alueellista keskittymistä.
The 1998 index has been calculated for the 354 district authorities in England following the latest changes in local government boundaries.
Vuonna 1998 suhdeluku laskettiin Englannin noin 354 hallintopiirin alueella paikallishallinnon aluejaossa viimeksi tapahtuneiden muutosten mukaisesti.
Table 6 shows the deprivation ranks of the three case-studies selected so as to represent a large city (Birmingham), a medium-sized one (Sheffield), and a smaller city (Nottingham).
Taulukosta 6 ilmenee köyhyystilanne kolmessa tapaustutkimukseen valitussa kaupungissa, jotka edustavat suurta (Birmingham), keskisuurta (Sheffield) ja pientä (Nottingham) kaupunkia.
* Ward Intensity indicates the average score of the 12 variables in the 3 worst wards in the district.
Kahdentoista muuttujan keskimääräinen tulos hallintopiirin kolmessa heikoimmassa asemassa olevassa paikallisvaalipiirissä.
Source: DETR 1998; OPCS, 1992
Lähde: Ympäristö, liikenne-ja alueministerit) 1998, OPCS, 1992
The three cities rank 5th, 16th, and 25th out of the 354 districts, (with 1 being the most deprived).
Kolme kaupunkia sijoittuvat 354 hallintopiirin listauksessa sijoille 5, 16 ja 25 (köyhyyssuhdeluvultaan suurimman kaupungin sijaluku on 1).
They are therefore among the most deprived cities in England based on the average of the district as a whole.
Hallintopiirien yleisen keskiarvon perusteella ne kaikki kuuluvat pahiten köyhyydestä kärsivien Englannin hallintopiirien joukkoon.
The second row in the table, shows their ranking based on the average score of the 3 worst wards in each district.
Taulukon toinen rivi kertoo kaupunkien sijoituksen kunkin hallintopiirin kolmen heikoimmin sijoittuneen paikallisvaalipiirin keskiarvon perusteella.
This reflects the fact that deprivation occurs in certain pockets of the city, with some areas being particularly affected.
Tämä osoittaa, että köyhyyttä esiintyy kaupungeissa saarekkeina ja se keskittyy niissä tietyille alueille.
This measure tries to capture this intensity of deprivation which may be otherwise masked by the averaging process across the district.
Näin pyritään kuvaamaan köyhyyden voimakkuutta, jonka hallintopiirin tasoittava vaikutus voi muuten peittää.
Also in this respect, the selected local authorities feature among those with the highest degree of deprivation intensity.
Edellä mainitut paikallisviranomaiset kuuluvat myös tässä suhteessa pahimman köyhyyden kanssa kamppailevien joukkoon.
The criteria for the selection of the three Greek cities have been methodological rather than empirical, because this project aims at methodological innovations.
Kolmen Kreikan kaupungin valintaperusteet ovat olleet pikemmin metodologisia kuin empiirisiä, koska hankkeessa pyritään metodologisiin innovaatioihin.
We chose the one city, Athens, for which national statistical services have the most complete series of data; a second city, Heraclio, representing the data availability for the rest of the Greek cities; and a third city, Mytilini in Lesvos, where local research could be undertaken, and data sources found in local authorities and other institutions could be assembled.
Yhdeksi kaupungiksi valittiin Ateena, josta kansallisella tilastotoimistolla on käytettävissä kattavimmat tietosarjat; toiseksi Iraklion, joka kuvaa tietojen saatavuutta Kreikan muiden kaupunkien kohdalla; ja kolmanneksi Lesvos-saaressa sijaitseva Mytilene, jossa tutkimuksia voitiin tehdä paikan päällä ja tietoja voitiin kerätä paikallisviranomaisilta ja muilta laitoksilta.
The cities were chosen as representative to three very different city sizes, in order to give an idea about different life quality in the hierarchy of urban centres in Greece.
Nämä kaupungit valittiin edustamaan erikokoisia kaupunkeja, jotta saataisiin kuva siitä, miten elämänlaatu eroaa Kreikan kaupunkikeskusten eri portailla.
However, they should not be taken to represent the respective city sizes, unless a broader research project broadens the sample of cities, at least for the small-town categories with different functions.
Näiden kaupunkien ei kuitenkaan voida katsoa edustavan vastaavan kokoisia kaupunkeja, ellei suuremmassa tutkimushankkeessa kaupunkien otosta laajenneta ainakin pienten kaupunkien ryhmän osalta eri funktioin.
Construction of indicators
Osoittimien kehittäminen
3.3.1 General socioeconomic development
Yleinen sosioekonominen kehitys
The potential of the socioeconomic indicators can be demonstrated by means of the analysis of the following two examples: the unemployment rate on the one hand and the share of dwellings occupied by their owners on the other hand.
Sosioekonomisten osoittimien potentiaali voidaan osoittaa analysoimalla seuraavaa kahta esimerkkiä: työttömyysastetta sekä omistusasuntojen osuutta.
The main emphasis of the description is put on the comparison between the cities in Germany and Italy.
Kuvauksen pääpaino on Saksan ja Italian kaupunkien vertailussa.
Indicators
Osoitin
1 Unemployment in % 2 Youth unemployment in %
Nuorisotyöttömyys prosentteina Naisten työttömyys prosentteina1'
5 Jobs in industry 6 Jobs in services
Teollisuuden työpaikat Palvelualojen työpaikat
7 Housing surface per dweller in m2 8 Owner of dwellings in %
Asuinpinta-ala asukasta kohden (m2) Omistusasuntojen osuus prosentteina
CV: Coefficient of variation in % Data between 1989 and 1994
CV: muutoskerroin prosentteina Tiedot vuosilta 1989-1994.
'' Absolute data are not comparable 2)Germany in DM, Italy in Mio. LIT
2'Saksan luvut annetaan Saksan markoissaja Italian luvut miljoonissa Italian liiroissa.
Table 7 shows selected socioeconomic indicators for Germany and Italy yielding considerable differences between the two countries.
Taulukosta 7 havaitaan, että Saksalle ja Italialle valitut sosioekonomiset osoittimet paljastavat merkittäviä eroja maiden välillä.
All average values of the indicators are clearly less favourable in Italy except from jobs in the service sector.
Osoittimien kaikki keskimääräiset arvot ovat Italiassa selvästi heikompia lukuun ottamatta palvelualojen työpaikkoja.
In the following, two indicators will be given more attention.
Seuraavassa kahta osoitinta käsitellään tarkemmin.
Unemployment rate and youth unemployment.
Työttömyysaste ja nuorisotyöttömyys.
The difference between the unemployment rates is most striking.
Työttömyysasteen erot ovat erityisen huomattavat.
The values are clearly higher in Italy, in particular the rate of youth unemployment being at 37% is three times higher than in Germany.
Aste on Italiassa selvästi korkeampi: etenkin nuorisotyöttömyyden aste on kolme kertaa korkeampi kuin Saksassa eli 37 prosenttia.
In Italy, unemployment shows a high coefficient of variation. This means that there are significant spatial differences.
Italiassa työttömyyden muutoskerroin on suuri eli työttömyys vaihtelee huomattavasti alueittain.
If the spatial distribution of unemployment is analysed, both indicators of unemployment show a strong drop between the northern and the southern regions of the country.
Alueellista työttömyyden jakautumista analysoitaessa molemmat työttömyyden osoittimet osoittavat maan pohjois- ja eteläosan välisen huomattavan eron.
It turns out that these indicators adapt themselves to the idea of Italy being divided into three parts.
Näin osoittimet noudattavat näkemystä, jonka mukaan Italia jakautuu kolmeen osaan.
Cities situated in the so-called Third Italy, i.e. in the central and north-western part of the country, have the lowest unemployment rate.
Työttömyys on vähäisintä ns. kolmannessa Italiassa eli maan keskija luoteisosissa sijaitsevissa kaupungeissa.
The cities of this region such as Parma, Modena, Reggio Emilia have also the lowest rate of youth unemployment.
Tämän alueen kaupungeissa, kuten Pannassa, Modenassa ja Reggio nell'Emiliassa myös nuorisotyöttömyyttä on vähiten.
The values applied for Germany only include cities situated in the Alte Bundesländer.
Saksan arvot sisältävät ainoastaan vanhoissa osavaltioissa {Alte Bundesländer) sijaitsevia kaupunkeja.
The spatial disparities are not of such a marked degree compared to Italy. Nevertheless clear spatial structures can be recognised.
Alueelliset erot eivät ole yhtä huomattavia kuin Italiassa, mutta selviä alueellisia suuntauksia voidaan havaita.
In the Alte Bundesländer as well there is a strong drop between the North and the South.
Myös vanhoissa osavaltioissa on etelän ja pohjoisen välillä huomattava epäsuhta.
Apart from a few exceptions, in the ancient industrial regions such as the Ruhr Region the unemployment rate is the highest one in Germany whereas in the southern regions it is the lowest.
Muutamaa poikkeusta lukuun ottamatta Ruhrin tapaisilla vanhoilla teollisuusalueilla työttömyysaste on Saksan korkein, kun taas eteläisillä alueilla se on alhaisin.
The second indicator, the young unemployed, does not comply with this model.
Toinen osoitin, nuorisotyöttömyys, ei noudata samaa kaavaa.
A clear structure of the data distribution cannot be identified.
Tietojen jakautumisen perusteella ei tule esiin selviä suuntauksia.
In Italy the indicators "unemployment rate" and "youth unemployment" correlate to a most significant extent (r=0.99).
Italiassa työttömyysasteen ja nuorisotyöttömyyden osoittimet korreloivat vahvasti (kerroin 0,99).
In Germany however, there is no prominent statistical correlation (r=0.10).
Saksassa taas tilastollisesti merkittävää korrelaatiota ei ole nähtävissä (kerroin 0,10).
In Germany the data of young unemployed show a considerably lower coefficient of variation in comparison with the total unemployment rate.
Saksan nuorisotyöttömyyttä koskevien tietojen muutoskerroin on kokonaistyöttömyysasteeseen verrattuna huomattavasti pienempi.
The spatial distribution is subject to a completely different spatial pattern.
Alueellinen jakautuminen on aivan erilainen.
It is of great interest that nearly all cities in the south of Germany show values over the average, except from Munich, Erlangen and Heidelberg.
On varsin kiintoisaa, että lähes kaikissa Etelä-Saksan kaupungeissa arvot ylittävät keskiarvon lukuun ottamatta Miincheniä, Erlangenia ja Heidelbergia.
The Ruhr Region has a heterogeneous structure where cities with a high rate of young unemployed are rather scarce.
Ruhrin alue on epäyhtenäinen, ja kaupunkeja, joissa nuorisotyöttömyys on korkea, on harvassa.
Dwelling owners.
Omistusasuntojen määrä.
A most striking difference between Italy and Germany consists in the share of dwelling owners.
Omistusasuntojen määrässä on Italian ja Saksan välillä hyvin suuri ero.
In Italy the share of those living in a home of their own reaches 61% and is thus two times higher than in Germany where the rate comes to almost 25%.
Italiassa väestöstä noin 61 prosenttia asuu omistusasunnossa.
Even the lowest value in Italy, 44% in Naples, is higher than then the highest one in Germany reaching 43% in Reutlingen.
Luku on yli kaksinkertainen Saksan 25 prosenttiin verrattuna.
In Italy the share of dwelling owners is the largest in the city centres and on Sardinia.
Jopa Italian alhaisin luku, Napolin 44,4 prosentin osuus, ylittää Saksan korkeimman luvun, Reutlingenin 43 prosentin.
Also in the southern regions of the country the correspondent rate of most cities is over the average and thus higher than in the North (Fig. 2).
Omistusasuntojen osuus on Italiassa korkein kaupunkien keskustoissa ja Sardiniassa, mutta myös Etelä-Italian useimmissa kaupungeissa luku ylittää keskiarvon ja on siis pohjoisen lukuja korkeampi (ks. kuvio 2).
Basically this is due to the following two facts: in general the realestate prices are notably higher in the North than in the South.
Tähän vaikuttaa kaksi tekijää.
Moreover, real estates in large cities such as Milano and Turin are more expensive and is therefore an obstacle to the creation of residential property.
Yhtäältä kiinteistöjen hinnat ovat maan pohjoisosissa ja Milanon ja Torinon kaltaisissa suurkaupungeissa huomattavasti korkeammat kuin etelässä, mikä haittaa kiinteistöomaisuuden hankkimista.
In the southern regions the more favourable realestate prices on the one hand and the cohesion of large families on the other hand are the essential factors that encourage the creation of residential property.
Maan eteläosissa omistusasunnon hankintaan kannustaa kiinteistöjen edullisuuden lisäksi suuri perhekoko ja suurperheiden luja yhteenkuuluvuus.