natgillin/translations-raw huggingface dataset:
24 Within shared management, the Commission’s view is that the main problem of non-reporting concerns cases under investigation by prosecution services of which authorities in charge of implementing the programme in question are not aware16. 
24 Kad je riječ o podijeljenom upravljanju, Komisija smatra da se glavni problem neprijavljivanja odnosi na slučajeve pod istragom tužiteljstva kojih tijela zadužena za provedbu programa nisu svjesna16.
Of the 20 OLAF cases we checked, we identified only three cases that Member State authorities had recorded in the IMS system. 16 Paragraph 2.4 of Commission Staff Working Document (2016)237 final explains the methodological assumptions behind the analysis of the reported irregularities. 
Unatoč tome, Sud je u nastavku utvrdio dodatne razloge o tome zašto neki slučajevi nisu prijavljeni na ljestvici prijevara: 16 U odlomku 2.4. radnog dokumenta službi Komisije COM(2016)237 final objašnjene su metodološke pretpostavke na kojima se temelji analiza prijavljenih nepravilnosti.
17 o Fraudulent cases may also arise from the activities of intermediate public bodies involved in implementing an operational programme through project selection or public tendering: o EU law17 does not require Member States authorities to report fraudulent or non-fraudulent cases where public bodies exercised the powers of a public authority and did not act as an economic operator. 
Od 20 slučajeva OLAF-a koje je Sud provjerio, utvrđena su samo tri slučaja koja su nadležna tijela u državama članicama zabilježila u sustav IMS. o Uzrok slučajevima prijevara također mogu biti aktivnosti posredničkih javnih tijela koja su uključena u provedbu operativnog programa kroz odabir projekata ili javni natječaj: o Zakonodavstvom EU-a17 nije propisano da nadležna tijela u državama članicama trebaju prijaviti slučajeve koji se smatraju i koji se ne smatraju prijevarom u kojima su javna tijela primjenjivala ovlasti javne vlasti, a ne one gospodarskog subjekta.
We found problems of underreporting in cases where public bodies act as economic operators. o When fraudulent or non-fraudulent irregularities occur in project selection before a given project is awarded any funding, it is not always possible to identify the irregular or fraudulent project concerned in order to enter the necessary data into the IMS. 
Sud je utvrdio probleme neprijavljivanja u slučajevima u kojima javna tijela djeluju kao gospodarski subjekti. o Kad se nepravilnosti koje se smatraju prijevarom i koje se ne smatraju prijevarom dogode pri odabiru projekata, prije izdvajanja ikakvih sredstava za određeni projekt, nije uvijek moguće utvrditi predmetni nepravilan projekt ili projekt u kojemu je počinjena prijevara kako bi se potrebni podatci unijeli u IMS.
We came across such cases in two Member States. o To reduce their administrative burden, EU law obliges Member State authorities only to report fraudulent or non-fraudulent irregularities involving more than €10 000 in EU money18. 
Sud je utvrdio takve slučajeve u dvjema državama članicama. o Kako bi se smanjilo administrativno opterećenje, tijela država članica dužna su prema propisima EU-a prijaviti nepravilnosti koje se smatraju prijevarom i koje se ne smatraju prijevarom samo ako su povezane s financijskim sredstvima EU-a u iznosu većem od 10 000 eura18.
For Agriculture and the European Social Fund, there are a large number of payments below the €10 000 threshold and, as a consequence, potentially fraudulent payments below the reporting threshold, which are not reported. 
U pogledu Europskog poljoprivrednog fonda i Europskog socijalnog fonda velik broj plaćanja ne prelazi prag od 10 000 eura te su slijedom toga mogući slučajevi prijevare ispod praga za prijavljivanje koji nisu prijavljeni.
During our audit, we identified one Member State where irregularities reported within IMS for the European Agricultural Guarantee Fund and European Agricultural Fund for Rural Development accounted for only a small share (7 %) of all irregularities detected by the Member State for these two Funds. 
Za vrijeme revizije Sud je utvrdio slučaj jedne države članice u kojem su nepravilnosti prijavljene u okviru IMS-a za Europski fond za jamstva u poljoprivredi i Europski poljoprivredni fond za ruralni razvoj činile tek mali udio (7 %) svih nepravilnosti koje je ta država članica otkrila u okviru dvaju spomenutih fondova.
On the other hand, from the 7 % of reported irregularities, the Member State qualified a high share (60 %) as suspected fraud. 
S druge strane, od 7 % prijavljenih nepravilnosti spomenuta je država članica velik udio (60 %) označila kao sumnju na prijevaru.
18 Article 3(1)(a) of the Delegated Regulations 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972, 2015/1973. 
18 Članak 3. stavak 1. točka (a) delegiranih uredbi 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972, 2015/1973.
These definitions are important for determining precisely when an irregularity must be flagged as fraudulent (suspected fraud). 
Te definicije važne su u preciznom određivanju toga kad se nepravilnost mora označiti kao prijevara (sumnja na prijevaru).
The table in Annex 4 shows that some Member States only qualify irregularities as suspected fraud after a final court decision, while others much earlier in the proceeding. 
Na tablici u prilogu 4. prikazano je da neke države članice nepravilnosti označuju kao sumnju na prijevaru tek nakon konačne odluke suda, dok druge to čine mnogo ranije u postupku.
26 In order to place greater emphasis on detecting and reporting fraud, in 2015 OLAF introduced two new indicators: the ‘fraud detection rate’ (FDR), which is the value of suspected or established fraud detected in a Member State as a percentage of the total payments made in that country for a given period and the fraud frequency level (FFL), which is the number of suspected or established fraud cases in a Member State as a percentage of the total number of irregularities detected in that country for a given period. 
26 Kako bi se stavio naglasak na otkrivanje i prijavljivanje prijevara, OLAF je 2015. uveo dva nova pokazatelja: „stopu otkrivanja prijevara”, odnosno vrijednost sumnji na prijevaru ili utvrđenih prijevara otkrivenih u određenoj državi članici kao postotak ukupnih plaćanja izvršenih u toj državi u određenom razdoblju, i „razinu učestalosti prijevara”, odnosno broj slučajeva u kojima se sumnja na prijevaru ili utvrđenih prijevara u određenoj državi članici kao postotak ukupnih otkrivenih nepravilnosti u toj državi u određenom razdoblju.
A similar indicator was created for non-fraudulent irregularities (the ‘irregularity detection rate’ or IDR and the ‘irregularity frequency level’ or IFL). 
Sličan pokazatelj osmišljen je za nepravilnosti koje se ne smatraju prijevarom („stopa otkrivanja nepravilnosti” i „razina učestalosti nepravilnosti”).
Figure 5 includes information on each Member State’s FDR and IDR for the Cohesion area for the period 2007-2013. 
Na slici 5. sadržane su informacije o stopi otkrivanja prijevare i stopi otkrivanja nepravilnosti u području kohezije za razdoblje 2007. – 2013.
27 These indicators highlight that there are significant disparities in the level (value and number of cases) of irregularities and fraud detected and reported by Member States. 
27 Ti pokazatelji ukazuju na to da postoje znatne razlike u razini (vrijednosti i broju slučajeva) nepravilnosti i prijevara koje su države članice otkrile i prijavile.
For example, ten Member States reported less than ten suspected fraud cases throughout the whole 2007-2013 programme period, and twelve Member States had fraud detection rates of less than 0.1 %. 
Primjerice, deset država članica prijavilo je manje od deset slučajeva sumnje na prijevaru u cijelom programskom razdoblju 2007. – 2013., dok je u 12 država članica stopa otkrivanja prijevara bila manja od 0,1 %.
Eight Member States categorised more than 10 % of all reported irregularities as suspected fraud, while for 14 other Member States, it was less than 5 %. 
Osam država članica označilo je više od 10 % svih prijavljenih nepravilnosti kao sumnju na prijevaru, a drugih 14 država članica to je učinilo za manje od 5 % prijavljenih nepravilnosti.
28 The Commission considers that the significant differences between Member States in terms of reporting on fraud and irregularity may be linked to the national system set-up to counter fraud rather than just to non-harmonised reporting. A more detailed analysis on the underlying reasons for these differences was not available from the Commission. 
28 Komisija smatra da se znatne razlike među državama članicama u pogledu prijavljivanja prijevara i nepravilnosti mogu dovesti u vezu s nacionalnim sustavima za borbu protiv 19 Priručnik o obvezi prijavljivanja nepravilnosti COCOLAF/23. – 05.-17/8.2/EN, članak 2. točka (b) Delegirane uredbe Komisije (EU) 2015/1970, 2015/1971 i 2015/1973.
20 Article 2(b) of Commission Delegated Regulation (EU) 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972 and 2015/1973 contains a definition of "primary administrative or judicial finding". 
20 Članak 2. točka (b) delegiranih uredbi Komisije (EU) 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972 i 2015/1973 sadržava definiciju „prvog upravnog ili sudskog nalaza”.
These delegated regulations are adopted based on the powers conferred by the relevant basic acts, one of which is the Common Provisions Regulation (Article 122). 
Te delegirane uredbe donesene su na temelju ovlasti dodijeljenih relevantnim temeljnim aktima, među kojima je i Uredba o zajedničkim odredbama (članak 122.).
Figure 5 – Irregularity and fraud detection rate per Member State versus CPI, IPI and Eurobarometer results 19 Slova kia Czechia Spain Greece Romania Latvia Bulgaria Netherlands United Kingdom Austria Lithuania Ireland Malta Poland Italy Slovenia Belgium Hungary Estonia Portugal Cyprus Germany Sweden France Luxembourg Denmark Croatia Finla nd Irregularity detection rate 0.0% 2.5% 5.0% 7.5%10.0% Fraud detection rate 0.0% 2.5% 5.0% 7.5%10.0% CPI 2012-2016 average* EU avg 64 0 50 100 IPI 2015 +2017 average** EU avg 8.33 "EU fraud ... rather frequent?"*** EU avg 71.6 % 0 5 10 0% 50% 100% * Transparency international’s Corruption Perception Index (CPI) ranks countries by their perceived levels of corruption, as determined by expert assessments and opinion surveys. 
Slovačka Češka Republika Špa njolska Grčka Rumunjska Latvija Bugarska Nizozemska Ujedinjena... Austrija Litva Irska Malta Poljska Italija Slovenija Belgija Mađarska Estonija Portugal Cipar Njemačka Švedska Francuska Luksemburg Danska Hrvatska Finska stopa otkrivanja nepravilnosti stopa otkrivanja prijevara 0,0% 2,5% 5,0% 7,5%10,0% 0,0%2,5%5,0%7,5%10,0% „Prijevare unutar Unije... poprilično su učestale?”*** k ,33 prosjek E 71,6 % 0 % 50 % 100 % pr osje U-a -a 8 0 50 100 0 5 10 * Na temelju indeksa percepcije korupcije organizacije Transparency International zemlje se svrstavaju prema percipiranoj razini korupcije koja se određuje putem stručnih procjena i anketa ispitivanja mišljenja.
Ranking is on a scale from 100 (very clean) to 0 (highly corrupt). ** The index of public integrity (IPI) is a composite index consisting of six components: judicial independence, administrative burden, trade openness, budget transparency, e-citizenship and press freedom. 
Položaj se određuje na ljestvici od 100 (korupcija ne postoji) do 0 (najveća razina korupcije). ** Indeks javnog integriteta složen je indeks koji se sastoji od šest komponenti – neovisnost pravosuđa, administrativno opterećenje, otvorenost u pogledu trgovine, transparentnost proračuna, e-građanstvo i sloboda medija.
It aims to give an objective and comprehensive picture of the state of control of corruption in 109 countries. 
Indeksom se nastoji dati objektivna i sveobuhvatna slika stanja kontrole korupcije u 109 zemalja.
Ranking is on a scale from 1 (low control of corruption) to 10 (high control of corruption). *** The 2015 Eurobarometer measures the perception of EU citizens. 
Položaj se određuje na ljestvici od 1 (niska kontrola korupcije) do 10 (visoka kontrola korupcije). *** U istraživanju Eurobarometra iz 2015. mjerena je percepcija građana EU-a.
Q1_B. Defrauding the EU budget: The scale of the problem is rather frequent? 
Q1_B: Prijevare povezane s proračunom EU-a: problem koji je poprilično učestao? EU
20 30 The Commission does not carry out comprehensive checks on the quality of data reported in the IMS; nor does it ask Member State authorities to provide assurance as to the reliability of the data reported. 
21 30 Komisija ne provodi sveobuhvatne provjere kvalitete podataka koji se unose u IMS, niti od nadležnih tijela u državama članicama traži da pruže jamstvo o pouzdanosti prijavljenih podataka.
Partial checks on compliance with reporting obligations are performed within the framework of system audits. 
Djelomične provjere pridržavanja obveza prijavljivanja obavljaju se u okviru revizija sustava.
31 Neither OLAF nor any other body within the Commission gathers information on criminal cases linked to EU financial interests investigated by national authorities. 
31 Ni OLAF ni neko drugo tijelo u okviru Komisije prikuplja informacije o kaznenim predmetima koji su povezani s financijskim interesima EU-a koje istražuju nadležna nacionalna tijela.
Member States have their own systems for recording cases under investigation, and nearly half of them do not differentiate between financial crimes affecting national interests and those affecting EU interests. 
Države članice imaju vlastite sustave evidentiranja predmeta pod istragom i gotovo u polovini od njih ne postoji razlika između financijskih kaznenih djela koja pogađaju nacionalne interese i onih koja pogađaju interese EU-a.
As a result, neither the Commission nor such Member States have data on fraud in EU spending as a separate category. 
Slijedom toga ni Komisija ni takve države članice nemaju podatke o prijevarama u rashodima EU-a u posebnoj kategoriji.
32 In the area of expenditure, directly managed by the Commission, the value of suspected fraudulent spending is based on amounts flagged as fraudulent and recorded in the Commission’s accounting system. 
32 U rashodovnom području, kojim izravno upravlja Komisija, vrijednost slučajeva sumnje na prijevaru u rashodima temelji se na iznosima koji su označeni kao prijevara i kao takvi evidentirani u računovodstvenom sustavu Komisije.
We found that some data is not included in the value of suspected fraudulent spending. 
Sud je utvrdio da neki podatci nisu uključeni u vrijednost slučajeva sumnje na prijevaru u rashodima.
In some cases, the Commission claims back fraudulent money by offsetting this amount against future claims without establishing a formal recovery order. 
Komisija u nekim slučajevima traži povrat novca koji je povezan s prijevarama tako da prebija taj iznos s budućim zahtjevima bez davanja formalnog naloga za povrat.
These cases are not always flagged as fraudulent, even though the Commission’s guidelines require this. 
Ti se slučajevi ne označuju uvijek kao slučajevi prijevara, iako bi to prema smjernicama Komisije trebalo činiti.
These cases are not always included in the reported value of fraudulent spending. 
Ti slučajevi nisu uvijek uključeni u prijavljenu vrijednost slučajeva sumnje na prijevaru u rashodima.
The Commission has not yet established clear guidelines on how to compile this data. 
Komisija još nije utvrdila jasne smjernice o tome kako prikupiti te podatke.
The Commission lacks insight into the level of undetected fraud 33 The Commission does not estimate undetected fraud. 
Komisiji nedostaje uvid u razinu neotkrivenih prijevara 33 Komisija ne radi procjene neotkrivenih prijevara.
Nor has it ever carried out a crime victimisation or encounter survey focusing on fraud in EU spending. 
Također nikad nije provela istraživanje o viktimizaciji izazvanoj kaznenim djelom ili o osobnim iskustvima u kojoj se naglasak stavlja na prijevare u rashodima EU-a.
The Commission told us that it did not consider victimisation, encounter or perception surveys to be suitable tools for providing better insight into the overall scale of EU subsidy fraud, because an EU budget fraud victim survey would entail considereable costs and it is not clear to whom such sociological questions should be addressed. 
Komisija je poručila Sudu da smatra da istraživanja o viktimizaciji, osobnim iskustvima ili percepciji nisu primjerena za pružanje boljeg uvida u sveukupan razmjer prijevara u subvencijama EU-a jer bi istraživanje o žrtvama prijevara povezanih s proračunom EU-a zahtijevalo znatne troškove te ostaje nejasno kome bi pitanja takve sociološke prirode bila upućena.
34 However, perception and experience-based studies have been used for measuring corruption, which is also a hidden crime. 
34 Međutim, studije o percepciji i iskustvima upotrebljavale su se za mjerenje korupcije, koja je također prikriveno kazneno djelo.
Widely accepted indicators of corruption include Transparency International’s corruption perception index and the World Bank’s control of corruption indicator (WB-CCI). 
Općeprihvaćene pokazatelje za mjerenje korupcije čine indeks percepcije korupcije, koji primjenjuje organizacija Transparency International, i pokazatelj kontrole korupcije, koji primjenjuje Svjetska banka.
These indexes use the results of perception-based studies. 
upotrebljavaju rezultati istraživanja o percepciji.
Such surveys are not carried out to replace official statistics, but rather to complement them. 
Takva istraživanja ne provode se kao zamjena za službena statistička istraživanja, nego da ih nadopune.
21 35 On top of perception-based surveys, there have also been some recent studies estimating the level of corruption risk or control of corruption using objective administrative data21. 
35 Povrh istraživanja o percepciji objavljeno je nekoliko recentnih studija u kojima se s pomoću objektivnih administrativnih podataka procjenjuje stupanj rizika od korupcije ili kontrole korupcije21.
36 Within the area of Cohesion, DG REGIO has initiated a study assessing the quality of government at regional level, using public procurement data. 
36 U području kohezije GU REGIO započeo je provedbu studije kojom se s pomoću podataka o javnoj nabavi procjenjuje kvaliteta vlasti na regionalnoj razini.
One of the performance indicators measured was the control of corruption risks (Box 1). 
Jedan od pokazatelja uspješnosti koji se mjerio bila je kontrola rizika od korupcije (okvir 1.).
Having a view of regional or sectoral variation in this connection is crucial for understanding corruption risks and managing them effectively. 
Uvid u razlike po sektorima ili regijama u vezi s tim pitanjem ključan je za razumijevanje rizika od korupcije i djelotvorno upravljanje njima.
Box 1 Study on the quality of government at regional level, using public procurement data In 2017, DG REGIO initiated a region-by-region study on public procurement performance in EU Member States, using an innovative corruption risk indicator developed by the DIGIWHIST research project at the University of Cambridge. 
Studija kvalitete vlasti na regionalnoj razini na temelju podataka o javnoj nabavi GU REGIO započeo je 2017. provedbu studije po regijama na temu uspješnosti javne nabave u državama članicama EU-a, koristeći se inovativnim pokazateljem rizika od korupcije koji je osmišljen u okviru istraživačkog projekta DIGIWHIST na Sveučilištu u Cambridgeu.
This method uses big data from large-scale public procurement databases (Tender Electronic Daily), company registry data and financial and ownership data22. 
Tom metodom prikupljaju se veliki skupovi podataka iz opsežnih baza podataka o javnoj nabavi (Tender Electronic Daily), podatci iz registara poduzeća te podatci o financijama i vlasništvu22.
This corruption measurement method indicates that the variation between regions or sectors is greater than that between different countries, as comparing differences between countries masks a wide range of differences within those countries themselves. 
Ta metoda mjerenja korupcije pokazuje da su razlike među regijama ili sektorima veće od razlika među državama. Naime, uspoređivanjem razlika među državama čitav niz razlika unutar samih država ostaje neprimijećen.
37 These examples illustrate that it is in fact possible to gain insight into the scale of undetected fraud or corruption. 
37 Ti primjeri pokazuju da je zapravo moguće dobiti uvid u razmjer neotkrivenih prijevara ili korupcije.
21 Fazekas, M., and Kocsis, G., (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., and King, P. L., (2016); Golden, M. and Picci, L. 
21 Fazekas, M., i Kocsis, G., (2017.); Fazekas, M., Tóth, I. J., i King, P. L., (2016.); Golden, M. i Picci, L.
(2005). 
(2005.).
The Centre for Counter Fraud Studies at the University of Portsmouth has also developed a fraud loss measurement (FLM) method. 
Centar za studije u području suzbijanja prijevara pri Sveučilištu u Portsmouthu razvio je metodu za mjerenje štete zbog prijevara.
See Button, M. and Gee, J. 
Vidi Button, M. i Gee, J.
(2015). 
(2015.).
22 Fazekas, M.and Kocsis, G. (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., and King, P. L.(2016); pp. 369-397. 
22 Fazekas, M. i Kocsis, G., (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J. i King, P. L., (2016); str.
The Commission’s analysis of fraud patterns and fraud risks is insufficient 38 Knowledge of fraud patterns contributes to accurate and up-to-date fraud risk assessments and helps in identifying and applying the relevant controls to prevent and detect fraud. 
Analiza Komisije o obrascima prijevara i rizicima od prijevara nedovoljna je 38 Poznavanje obrazaca prijevara doprinosi točnim i ažuriranim procjenama rizika od prijevara te pomaže pri utvrđivanju i primjeni relevantnih kontrola u svrhu sprječavanja i otkrivanja prijevara.
39 The Commission analyses the different types of fraud in order to comply with: o its annual obligation to present to the European Parliament and the Council a report on the measures taken by the Commission and the Member States in the fight against fraud and the result of these actions (in the PIF report) and its obligations under sectoral legislation; o the Commission’s internal control framework, which requires a fraud risk assessment. 
39 Komisija analizira različite vrste prijevara kako bi ispunila zahtjeve u skladu s(a): o svojom godišnjom obvezom da Europskom parlamentu i Vijeću podnese izvješće o mjerama koje su Komisija i države članice poduzele u borbi protiv prijevara, kao i o rezultatu tih mjera (u izvješću o zaštiti financijskih interesa Unije) i svojim obvezama u okviru sektorskog zakonodavstva o okvirom Komisije za unutarnju kontrolu koji iziskuje procjenu rizika od prijevara.
40 The 2016 PIF report includes a section on types of irregularities reported as fraudulent for both Funds in the area of Agriculture, and for the “Research and technological development” (R&TD) priority area for the period 2007-2013 in the case of the Structural Funds. 
40 Izvješće o zaštiti financijskih interesa Unije za 2016. sadržava dio o vrstama nepravilnosti koje su prijavljene kao prijevare u obama fondovima u području poljoprivrede te, u slučaju strukturnih fondova, u okviru prioritetnog područja „Istraživanje i tehnološki razvoj” za razdoblje 2007. – 2013.
The report’s analysis of modus operandi includes different types of irregularities reported as fraudulent23. 
U analizu načina djelovanja u tom izvješću uključene su različite vrste nepravilnosti koje su prijavljene kao prijevare23.
41 In addition to the PIF report, OLAF has also prepared several analyses, called ‘case compendiums’, covering the main fraud patterns, vulnerabilities and red flags. 
41 Osim izvješća o zaštiti financijskih interesa Unije OLAF je također pripremio nekoliko analiza pod nazivom „zbirka slučajeva” koje obuhvaćaju glavne obrasce prijevara, slabosti i upozorenja.
These case compendiums provide a list of anonymised cases based on OLAF’s investigative work, together with data from Member States. 
U zbirci slučajeva sadržan je popis anonimiziranih slučajeva koji se temelje na istražnom radu OLAF-a kao i podatcima dobivenima od država članica.