natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Meets the criterion to an acceptable degree, but merits improvement.
Elfogadható mértékben megfelel a követelménynek, azonban javításra érdemes.
Fair completeness
Megfelelő mértékű teljesség
Attributional process-based approach AND:
Leíró-jellemző, folyamatalapú megközelítés ÉS:
Two of the following three method requirements of the PEF Guide met:
A PEF-útmutató alábbi három módszertani követelménye közül kettő teljesül:
Fair uncertainty
Megfelelő mértékű bizonytalanság
Does not meet the criterion to a sufficient degree.
Nem felel meg kellő mértékben a követelménynek.
Requires improvement.
Javítás szükséges.
Poor completeness
Alacsony mértékű teljesség
One of the following three method requirements of the PEF Guide met:
A PEF-útmutató alábbi három módszertani követelménye közül egy teljesül:
High uncertainty
Nagyfokú bizonytalanság
Very poor
Nagyon gyenge
Does not meet the criterion.
Nem felel meg a követelménynek.
Substantial improvement is necessary OR:
Jelentős javulás szükséges VAGY:
This criterion was not judged / reviewed or its quality could not be verified / is unknown.
Ezt a követelményt nem értékelték / vizsgálták, vagy minősége nem ellenőrizhető / ismeretlen.
Very poor or unknown completeness
Nagyon alacsony vagy ismeretlen mértékű teljesség
Attributional process-based approach BUT:
Leíró-jellemző, folyamatalapú megközelítés DE:
None of the following three method requirements of the PEF Guide met:
A PEF-útmutató alábbi három módszertani követelményének egyike sem teljesül:
Very high uncertainty
Nagyon nagyfokú bizonytalanság
The overall data quality shall be calculated by summing up the achieved quality rating for each of the quality criteria, divided by the total number of criteria (i.e. six).
Az általános adatminőséget az egyes minőségi követelmények kapott értékeinek összeadásával, majd az összeget a követelmények teljes számával (azaz hattal) elosztva kell kiszámítani.
The Data Quality Rating (DQR) result is used to identify the corresponding quality level in Table 6.
Az adatminőség-értékelés (DQR) eredményét a 6. táblázatban szereplő megfelelő minőségi szint megállapításához használják.
Formula 1 provides the calculation provision:
Az 1. képlet a számítás módját ismerteti:
Formula 1 DQR = TeR + GR + TiR + C + P + M
képlet DQR = TeR + FR + IR + T + P + M
DQR Data Quality Rating of the dataset
DQR Az adatkészlet adatminőség-értékelése
TeR Technological Representativeness
TeR Technológiai reprezentativitás
GR Geographical Representativeness
FR Földrajzi reprezentativitás
TiR Time-related Representativeness
IR Időbeli reprezentativitás
C Completeness
T Teljesség
P Precision/uncertainty
P Precizitás/bizonytalanság
M Methodological Appropriateness and Consistency
M Módszertani megfelelőség és következetesség
Formula 1 shall be used to identify the overall data quality level according to the achieved data quality rating.
Az 1. képletet kell alkalmazni az adatminőség általános szintjének a kapott adatminőségi érték alapján történő megállapításához. 6.
Overall data quality level according to the achieved data quality rating
az adatminőség általános szintje a kapott adatminőségi érték szerint
Overall data quality rating (DQR)
Általános adatminőség-értékelés (DQR)
Overall data quality level
Az adatminőség általános szintje
“Excellent quality”
„Kiváló minőségű”
"Very good quality"
„Nagyon jó minőségű”
“Good quality”
„Jó minőségű”
"Fair quality"
„Megfelelő minőségű”
“Poor quality”
„Gyenge minőségű" 7.
Example of semi-quantitative assessment of data quality required for key Life Cycle Inventory datasets
Példa az életciklus-leltár fő adatkészletei tekintetében előírt szemikvantitatív adatminőség-értékelésre
Process: dyeing process
Folyamat: festési eljárás
Methodological compliance and consistency
Módszertani megfelelőség és következetesség
Parameter uncertainty (relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used, otherwise qualitative expert judgement)
Paraméterek bizonytalansága (Monte Carlo szimuláció alkalmazása esetén a %-ban kifejezett relatív szórás, más esetben kvalitatív szakértői vélemény)
Discontinuous with airflow dyeing machines
Szakaszos, levegős színezőberendezésekkel.
Central Europe mix
Közép-európai fogyasztási szerkezet
Attributional Process based approach AND:
Leíró-jellemző, folyamatalapú megközelítés ÉS:
e.g. "Consumption mix in EU: 30 % Semi-continuous, 50 % exhaust dyeing and 20 % Continuous dyeing"
Például „Uniós fogyasztási szerkezet: 30% félig folyamatos, 50% szakaszos és 20% folyamatos festés”
EU 27 mix; UK, DE; IT; FR
EU-27 fogyasztási szerkezet, Egyesült Királyság, Németország, Olaszország, Franciaország
The following two method requirements of the PEF Guide are met:
A PEF-útmutató alábbi két módszertani követelménye teljesül:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
A PEF-útmutató alábbi módszertani követelménye azonban nem teljesül:
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
Például „Uniós termelési szerkezet: 35% félig folyamatos, 40% szakaszos és 25% folyamatos festés”
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
Skandináv uniós országok, az EU-27 más országai
The following method requirement of the PEF Guide met:
A PEF-útmutató alábbi módszertani követelménye teljesül:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
A PEF-útmutató alábbi két módszertani követelménye azonban nem teljesül:
End-of-life modelling
Az életciklus végéhez kapcsolódó modellezés
e.g. "Exhaust dyeing"
Például „Szakaszos festés”
Middle east; US; JP
Közel-Kelet, USA, Japán
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
Ezt a követelményt nem értékelték / vizsgálták vagy minősége nem ellenőrizhető / ismeretlen.
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
A PEF-útmutató alábbi három módszertani követelményének egyike sem teljesül:
< 1990; Unknown
<1990; Ismeretlen
Continuous dyeing; other; unknown
Folyamatos festés; egyéb; ismeretlen
Other; Unknown
Egyéb; Ismeretlen
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
A külső (üzleti vagy fogyasztói célú) közzétételre szánt PEF-vizsgálatok során be kell tartani az adatminőségi követelményeket.
For PEF studies (claiming to be in line with this PEF Guide) intended for in-house applications, the specified data quality requirements should be met (i.e. are recommended), but are not mandatory.
A belső alkalmazásra szánt (e PEF-útmutatóval összhangban állóként megnevezett) PEF-vizsgálatok esetében ajánlott betartani a meghatározott adatminőségi követelményeket, de ezek nem kötelezőek.
Any deviations from the requirements shall be documented.
A követelményektől való eltéréseket dokumentálni kell.
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Az adatminőségi követelmények mind a közvetlen [85], mind a generikus adatokra [86] vonatkoznak.
The following six criteria shall be adopted for a semi-quantitative assessment of data quality in PEF studies: technological representativeness, geographical representativeness, time-related representativeness, completeness, parameter uncertainty and methodological appropriateness and consistency.
A PEF-vizsgálatokban az adatminőség szemikvantitatív értékelésekor a következő hat követelményt kell alkalmazni: technológiai reprezentativitás, földrajzi reprezentativitás, időbeli reprezentativitás, teljesség, a paraméterek bizonytalansága, módszertani megfelelőség és következetesség.
In the optional screening step a minimum “fair” quality data rating is required for data contributing to at least 90 % of the impact estimated for each EF impact category, as assessed via a qualitative expert judgement.
A szabadon választható szűrési lépésben az egyes EF-hatáskategóriákhoz tartozó becsült hatás legalább 90%-át érintő adatok esetében legalább „megfelelő” adatminőség-értéket kell biztosítani, amelyet kvalitatív szakértői vélemény állapít meg.
In the final Resource Use and Emissions Profile, for the processes or activities accounting for at least 70 % of contributions to each EF impact category, both specific and generic data shall achieve at least an overall “good quality” level (the 70 % threshold is chosen to balance the goal of achieving a robust assessment with the need to keep it feasible and accessible).
A végleges erőforrás-felhasználási és kibocsátási profilban az egyes EF-hatáskategóriákhoz való hozzájárulás legalább 70%-áért felelő folyamatok és tevékenységek tekintetében mind a közvetlen, mind a generikus adatok legalább „jó minőségűek” kell legyenek (a 70%-os küszöbérték kijelölése az értékelés megalapozottságának elérésére vonatkozó célkitűzés, valamint a megvalósíthatóság és hozzáférhetőség szükségessége közötti egyensúly megteremtését szolgálja).
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
E folyamatok esetében szemikvantitatív adatminőség-értékelést kell végezni és arról jelentést kell készíteni.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
A fennmaradó 30% legalább 2/3-át (azaz 20–30%-ot) legalább „megfelelő minőségű” adatokkal kell modellezni.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
A megfelelőnél gyengébb minőségű adatok az egyes EF-hatáskategóriákhoz való hozzájárulások legfeljebb 10%-át tehetik ki.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
A PEF-vizsgálat részeként felül kell vizsgálni a technológiai, földrajzi és időbeli reprezentativitásra vonatkozó adatminőségi követelményeket.
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.
A teljességre, módszertani megfelelésre és következetességre, valamint a paraméterek bizonytalanságára vonatkozó adatminőségi követelmények betartását kizárólag olyan adatforrásokból származó generikus adatok gyűjtésével ajánlott biztosítani, amelyek megfelelnek a PEF-útmutató követelményeinek.
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.
A generikus adatok minőségének értékelését a bemenő áramok (például egy nyomdában a vásárolt papír) szintjén kell elvégezni, míg a közvetlen adatok minőségértékelését az egyedi folyamat vagy az összesített folyamat szintjén, vagy az egyedi bemenő áramok szintjén kell végrehajtani.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Meg kell határozzák például, hogy az időbeli reprezentativitáshoz tartozó melyik adatminőségi pontszámot ajánlott egy adott évre vonatkozó adatkészlethez rendelni.
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
A termékek környezeti lábnyomára vonatkozó kategóriaszabályok az adatminőség-értékelésre vonatkozó további (az alapértelmezett követelményeken felüli) követelményeket határozhatnak meg.
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
Ha a szóban forgó termékkategória esetében indokolt, a termékek környezeti lábnyomára vonatkozó kategóriaszabályok szigorúbb adatminőségi követelményeket is meghatározhatnak.
Gate-to-gate activities/processes;
kaputól kapuig tartó tevékenységek/folyamatok;
Upstream or downstream phases;
felfelé irányuló vagy lefelé irányuló szakaszok;
Key supply-chain activities for the product category;
a termékkategória szempontjából kulcsfontosságú, ellátási lánccal kapcsolatos tevékenységek;
Key EF impact categories for the product category.
a termékkategória szempontjából kulcsfontosságú EF-hatáskategóriák.
Example for determining the data quality rating
Példa az adatminőség értékének meghatározására
Achieved quality level
Elért minőségi szint
Corresponding quality rating
A minőségi szintnek megfelelő minőségi érték
Technological representativeness (TeR)
Technológiai reprezentativitás (TeR)
Geographical representativeness (GR)
Földrajzi reprezentativitás (FR)
Time-related representativeness (TiR)
Időbeli reprezentativitás (IR)
fair
megfelelő
Completeness (C)
Teljesség (T)
Parameter uncertainty (P)
Paraméterek bizonytalansága (P)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Módszertani megfelelőség és következetesség (M)
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
A 2,2-es adatminőség-érték az általános „jó minőségű” értékelésnek felel meg.
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.
Ez a szakasz a közvetlen adatok gyűjtését ismerteti, amelyek egy adott létesítmény vagy létesítménycsoport tevékenységeit leíró, közvetlenül mért vagy gyűjtött adatok. Az adatoknak ajánlott a folyamatokhoz kapcsolódó valamennyi ismert bemenetet és kimenetet magukban foglalniuk.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Az adatoknak ajánlott a folyamatokhoz kapcsolódó valamennyi ismert bemenetet és kimenetet magukban foglalniuk.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Kimenetek a termékek, társtermékek [87] és kibocsátások.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
A kibocsátások négy kategóriába sorolhatók: a levegőbe, vízbe és talajba irányuló kibocsátások, valamint a szilárdhulladék-kibocsátások.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Közvetlen adatok gyűjthetők, mérhetők vagy a tevékenységre vonatkozó adatok [88] és az azokhoz kapcsolódó kibocsátási tényezők felhasználásával kiszámíthatók.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Megjegyzendő, hogy a kibocsátási tényezők olyan generikus adatokból származtathatók, amelyekre adatminőségi követelmények vonatkoznak.
Data collection - measurements and tailored questionnaires
Adatgyűjtés – mérések és testre szabott kérdőívek
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
Az egyedi folyamatok tekintetében leginkább reprezentatív adatforrások a közvetlenül a folyamatról készült vagy az üzemeltetőtől interjúk és kérdőívek útján nyert mérések.
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.
Az adatok skálázására, összesítésére vagy más matematikai műveletekre lehet szükség ahhoz, hogy az elemzés egységével és a folyamat referenciaáramával összhangban hozzák azokat.
Typical specific data sources are:
A közvetlen adatok jellemző forrásai a következők:
Process- or plant-level consumption data;
a folyamat- vagy üzemi szintű fogyasztási adatok;
Bills and stock/inventory changes of consumables;
a fogyasztási cikkek számlái és készletének vagy leltárának változásai;
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
kibocsátásmérések (a gáz- és szennyvízkibocsátás mennyiségei és koncentrációi);
Composition of products and waste;
a termékek és a hulladék összetétele;
Procurement and sale department(s)/unit(s).
közbeszerzési és értékesítési részleg(ek)/egység(ek).
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Közvetlen adatokat [89] kell gyűjteni valamennyi főfolyamatra és adott esetben [90] a háttérfolyamatokra vonatkozóan.
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.
Ha azonban a főfolyamatok vonatkozásában a generikus adatok reprezentatívabbak vagy megfelelőbbek a közvetlen adatoknál (ezt indokolni és jelenteni kell), a főfolyamatok esetében is generikus adatokat kell alkalmazni. A termékek környezeti lábnyomára vonatkozó kategóriaszabályok kidolgozásával kapcsolatos további követelmények
PEFCRs shall:
A termékek környezeti lábnyomára vonatkozó kategóriaszabályok:
Specify for which processes specific data shall be collected;
meg kell határozza, hogy mely folyamatok esetében gyűjtsenek közvetlen adatokat.
Specify the requirements for the collection of specific data;
Meg kell határozzák a közvetlen adatok gyűjtésére vonatkozó követelményeket.
Define the data collection requirements for each site for:
Meg kell határozzák az egyes telephelyekre vonatkozó adatgyűjtési követelményeket az alábbiak tekintetében:
Target stage(s) and the data collection coverage;
célszakasz(ok) és az adatgyűjtés alkalmazási köre;
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
az adatgyűjtés helyszíne (belföldi, nemzetközi, konkrét gyártóüzemek stb.);
Term of data collection (year, season, month, and so on);
adatgyűjtési időszak (év, évszak, hónap stb.);
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.
amennyiben az adatgyűjtési helyszínt vagy időszakot adott korlátok közé kell szorítani, azt indokolni kell, és bizonyítani kell, hogy a gyűjtött adatok megfelelő mintaként fognak szolgálni.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
A generikus adatok olyan adatokat jelölnek, amelyek nem a rendszer különböző folyamataira vonatkozó közvetlen méréseken vagy számításokon alapulnak.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
A generikus adatok lehetnek ágazatspecifikusak, azaz a PEF-vizsgálatban figyelembe vett ágazatra jellemzők, vagy több ágazatot is érinthetnek.
Examples of generic data include:
Példák a generikus adatokra többek között:
Data from literature or scientific papers;
a szakirodalomból vagy tudományos szaklapokból származó adatok;
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
az életciklus-leltárok adatbázisaiból, ágazati szövetségek jelentéseiből, kormányzati statisztikákból stb. származó, az ágazatra jellemző átlagolt életciklusadatok.
Sourcing generic data
Generikus adatok beszerzése
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Generikus adatokat – amennyiben rendelkezésre állnak – az ebben a PEF-útmutatóban meghatározott forrásokból ajánlott beszerezni.
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
A fennmaradó generikus adatokat lehetőleg az alábbi forrásokból ajánlott beszerezni:
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
nemzetközi kormányzati szervezetek (például FAO, UNEP) által biztosított adatbázisok;
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
életciklusleltár-adatbázisokhoz kapcsolódó, országspecifikus nemzeti kormányzati projektek (a fogadó ország adatbázisára jellemző adatok esetében);
National governmental LCI database projects;
életciklusleltár-adatbázisokhoz kapcsolódó nemzeti kormányzati projektek;
Other third-party LCI databases;
más harmadik felek életciklusleltár-adatbázisai;
Peer-reviewed literature.
szakértők által értékelt szakirodalom.
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].
A generikus adatok további lehetséges forrásai találhatók például az európai életciklus-elemzési platform [91] erőforrásjegyzékében.
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Amennyiben a fent felsorolt forrásokban nem találhatók a szükséges adatok, lehetőség van más források alkalmazására.
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.
A generikus adatokat kizárólag a háttérrendszer folyamataihoz ajánlott felhasználni, kivéve, ha a főfolyamatok vonatkozásában (a generikus adatok) reprezentatívabbak vagy megfelelőbbek a közvetlen adatoknál, amely esetben a főrendszer folyamataihoz is generikus adatokat kell alkalmazni.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
A több ágazatot érintő generikus adatok helyett – amennyiben elérhetők – ágazatspecifikus adatokat kell alkalmazni.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Valamennyi generikus adat meg kell feleljen az ebben a dokumentumban meghatározott adatminőségi követelményeknek.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Az adatforrásokat világosan dokumentálni kell, és jelenteni kell a PEF-jelentésben.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
Generikus adatokat – feltéve, hogy megfelelnek az ebben a PEF-útmutatóban meghatározott adatminőségi követelményeknek, és amennyiben rendelkezésre állnak – az alábbi forrásokból ajánlott beszerezni:
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
a termékek környezeti lábnyomára vonatkozó megfelelő kategóriaszabályokkal összhangban létrehozott adatok;
Data developed in line with the requirements for PEF studies;
a PEF-vizsgálatok követelményeivel összhangban létrehozott adatok;
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);
az életciklus-adatok nemzetközi referenciarendszerének (ILCD) adathálózata [92] (a csak a beviteli szintnek megfelelő adatkészletekkel szemben előnyben részesítve azon adatkészleteket, amelyek teljesen megfelelnek az ILCD adathálózatának);
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [93].
Életciklus-adatok európai referencia-adatbázisa (ELCD) [93].
where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data is not available;
A termékek környezeti lábnyomára vonatkozó kategóriaszabály meg kell határozza: hogy mikor engedélyezettek a generikus adatok olyan anyagra vonatkozó közelítésként, amelyhez nem állnak rendelkezésre közvetlen adatok;
the level of required similarities between the actual substance and the generic substance;
a tényleges anyag és a generikus anyag közötti hasonlóságok szükséges szintjét;
the combination of more than one generic dataset, if necessary.
szükség esetén egynél több generikus adatkészlet együttes alkalmazását.
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.
Adathiány akkor áll fenn, amikor nem áll rendelkezésre egy termék életciklusának adott folyamata tekintetében kellően reprezentatív közvetlen vagy generikus adat.
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.
Azon folyamatok többségénél, ahol adatok hiányozhatnak, lehetővé ajánlott tenni a hiányzó adatra vonatkozó ésszerű becsléshez elegendő információ beszerzését.