natgillin/translations-raw huggingface dataset:
New basic statistical units in table 04317: Population, by basic statistical unit (BU). 
Nye grunnkretser i tabell 04317: Folkemengde, etter grunnkrets (G).
Highest fertility since 1991 
Høyeste fruktbarhet siden 1991
In the 1974-1989 period, the TFR varied between 2.13 and 1.66. 
I perioden 1974-1989 varierte samlet fruktbarhetstall mellom 2,13 og 1,66.
In the 1992-2005 period, the TFR was more stable and had values between 1.75 and 1.89. 
I perioden 1992-2005 varierte fruktbarheten mindre, mellom 1,75 og 1,89.
The total fertility rate (TFR) describes the average number of babies born alive per woman in the course of her life, under the provision that the fertility pattern in the period applies to the woman's entire reproductive period (15-49 years) and that deaths do not occur. 
Samlet fruktbarhetstall (SFT) beskriver gjennomsnittlig antall levendefødte barn hver kvinne kommer til å føde i hele kvinnens fødedyktige periode (15-49 år), under forutsetning av at fruktbarhetsmønsteret i perioden vedvarer og at dødsfall ikke forekommer.
Highest fertility in Rogaland 
Høyest fruktbarhet i Rogaland
Rogaland is therefore the only county where the fertility rate is high enough to ensure the reproduction of the population. 
Dermed er Rogaland det eneste fylket her i landet hvor fruktbarheten er så høy at reproduksjonen er sikret.
This means that enough children are born to ensure the population will not decrease on the long run migrations not taken in to consideration. 
Det vil si at det fødes så mange barn at befolkningen ikke vil synke på lengre sikt når en ser bort fra flyttinger.
Next to Rogaland, the counties Nord-Trøndelag and Vest-Agder follow with a TFR of 2.07 and 2.04. 
Etter Rogaland følger fylkene Nord-Trøndelag og Vest-Agder med en fruktbarhet på henholdsvis 2,07 og 2,04 barn per kvinne.
The counties Telemark, Oppland and Hedmark have the lowest rate with 1.73, 1.79 and 1.80 children per woman. 
Telemark, Oppland og Hedmark har lavest fruktbarhet, med henholdsvis 1,73, 1,79 og 1,80 barn per kvinne.
Compared with 2005, all counties experience a rise in TFR, apart from Sogn og Fjordane, Møre og Romsdal and Nordland. 
Alle fylkene har en stigning i samlet fruktbarhetstall fra 2005, unntatt Sogn og Fjordane, Møre og Romsdal og Nordland.
Sogn og Fjordane and Møre og Romsdal, however, have relatively high TFR values compared to the country as a whole. 
Sogn og Fjordane og Møre og Romsdal ligger imidlertid forholdsvis høyt sett i forhold til hele landet.
Average age of mothers 28.1 years 
Morens gjennomsnittsalder 28,1 år
The average age of those who gave birth for the first time, was 28.1 years in 2006, the same as in 2005. 
Morens gjennomsnittsalder ved første fødsel var 28,1 år i 2006, som er det samme som i 2005.
Women aged 25-29 had the highest fertility. 
Kvinner i aldersgruppen 25-29 år hadde høyest fruktbarhet.
Compared to 2005, women in all ages had an increased fertility, and women aged 30-34 had the highest increase. 
Fruktbarheten økte for kvinner i alle aldersgrupper sett i forhold til 2005, og mest for kvinner i alderen 30-34 år.
The fertility in this group has increased steadily since 2001, for other age groups it has varied somewhat more. 
Fruktbarheten i denne aldersgruppen har økt jevnt fra 2001, mens den i de andre aldersgruppene har variert noe mer.
13 per cent 1 had single mothers 
13 prosent 1 hadde enslige mødre
The proportion of children with married parents is steadily decreasing. 
Antall fødte barn med gifte foreldre er stadig synkende.
Children born in Trøndelag, Hedmark and Oppland, as well as Northern Norway, had the largest proportion of cohabitating parents. 
Fødte barn i landsdelene Trøndelag, Hedmark og Oppland og Nord-Norge hadde flest samboende foreldre.
One in six living in block of flats 
Én av seks bor i blokk
Population;Construction, housing and property 
Befolkning;Bygg, bolig og eiendom
fobbolig, Population and housing census, dwellings, occupied dwellings, type of building (for example detached house, row house, block of flats), year of construction, type of ownership, size of dwelling, housing standard, accessibility (floor number, elevator)Dwelling and housing conditions , Population and housing censuses , Population, Construction, housing and property 
fobbolig, Folke- og boligtellingen, boliger, bebodde boliger, bygningstyper (for eksempel enebolig, rekkehus, blokk), byggeår, boligstørrelse, boligstandard, eierstatus, tilgjengelighet (etasje, heis)Folke- og boligtellinger, Bolig og boforhold, Bygg, bolig og eiendom, Befolkning
Population and housing census, dwellings, 19 November 2011 
Folke- og boligtellingen, boliger, 19. november 2011
A total of 23 per cent were block apartments, meaning that 17 per cent of all inhabitants lived in a block of flats. 
Av disse var 23 prosent blokkleiligheter, noe som betyr at 17 prosent av befolkningen bodde i blokk.
Sixty per cent lived in a detached house. 
Seks av ti bodde i enebolig.
Occupied dwellings and occupants, by type of building. 
Bebodde boliger og bosatte i boligene, etter bygningstype.
181 418 persons in institutional households or with housing arrangements unknown not included. 
181 418 personer bosatt i institusjon eller med uoppgitt boform ikke medregnet.
Residence for communities and other building 
Bygning for bofellesskap og annen bygningstype
This is the first Norwegian housing census to be based solely on register data. 
For første gang er en norsk boligtelling basert kun på registeropplysninger.
This means that no information has been collected directly from the households using questionnaires. 
Dette innebærer at det ikke hentes inn opplysninger ved hjelp av spørreskjema, slik det ble gjort i tidligere tellinger.
The change in data collection method may have impacted the comparability with the 2001 census 
Overgangen til bruk av registerdata kan påvirke sammenliknbarheten med tall fra tellingen i 2001.
Detached houses most common in the majority of municipalities 
Eneboliger mest vanlig i de fleste kommuner
In four out of ten municipalities more than 85 per cent of all dwellings were in detached houses. 
I fire av ti kommuner var mer enn 85 prosent av boligene eneboliger.
Oslo had by far the lowest portion of dwellings in detached houses; less than 10 per cent, but also in Bergen and Trondheim the percentage was below 30. 
Klart lavest andel eneboliger hadde Oslo med 10 prosent, men også i Bergen og Trondheim var andelen under 30 prosent.
Most municipalities with a low portion of dwellings in detached houses were cities and their neighbouring municipalities. 
De fleste kommuner med lav andel eneboliger var enten større bykommuner eller omegnskommuner til disse.
These types of municipalities also have the highest portion of dwellings in houses with two dwellings, row houses and other small houses. 
Det er også i denne typen kommuner vi finner den største andelen av tomannsboliger, rekkehus og andre småhus.
However, there were large differences between urban districts. 
Men det er store forskjeller mellom bydelene.
In the inner city, between 85 and 95 per cent lived in a block of flats, while in the suburban districts of Oslo this was much less common. 
I indre by bodde mellom 85 og 95 prosent i blokker, mens i ytre by var dette mindre vanlig.
Many new dwellings in suburban areas 
Dette må ses i sammenheng med husholdningsstørrelsen.
Small dwellings in Oslo, large ones in Western Norway 
Små boliger i Oslo, store på Vestlandet
In Oslo, as much as 58 per cent of all dwellings belonged to this size group. 
I Oslo tilhørte hele 58 prosent av boligene denne størrelsesgruppen.
Among counties, Rogaland, Sogn og Fjordane and Møre og Romsdal had the highest percentage of large dwellings. 
Vi finner flest store boliger i Rogaland, Sogn og Fjordane og Møre og Romsdal.
Out of 18 municipalities with more than 30 per cent large dwellings, 13 were located in one of these counties. 
Av 18 kommuner med mer enn 30 prosent store boliger lå 13 i ett av disse fylkene.
Utility floor space largest in detached houses 
Størst bruksareal i eneboliger
The distribution of small and large dwellings in a municipality is clearly related to the type of dwellings found in the municipality. 
Hvordan fordelingen på små og store boliger i en kommune er, henger sammen med hva slags boligtyper som finnes i kommunen.
These differences can partly be explained by the fact that utility floor space also includes storage rooms inside the dwelling. 
Noe av forklaringen på disse forskjellene er at bruksareal også omfatter oppbevaringsrom inne i boligen.
Detached houses, especially those with a basement, will normally have more of these rooms than apartments in a block of flats. 
Eneboliger, spesielt de som har kjeller, vil normalt ha flere slike rom enn boliger i blokker.
However, when comparing the number of living rooms in dwellings, there are also differences. 
Men også om vi ser på antall oppholdsrom i boligen, var forskjellene store.
More than half of all dwellings in detached houses have five rooms or more, but the corresponding portion for block apartments is only 5 per cent. 
Mens over halvparten av eneboligene var på fem rom eller mer, gjelder dette bare 5 prosent av blokkleilighetene.
There are also regional differences in floor space for dwellings of the same type. 
Det var også regionale forskjeller i størrelsen på boliger innenfor samme type.
In Oslo there were substantial differences between urban districts. 
I Oslo var det betydelige forskjeller mellom bydelene.
Most crowded dwellings in Oslo 
Mest trangbodd i Oslo
Many elderly have to climb the stairs 
Mange eldre må gå trapper
The access to a dwelling for persons with mobility problems depends to a great extent on the dwelling's position in the building and if there is an elevator installed. 
I hvor stor grad en bolig er tilgjengelig for personer med gangbesvær, vil blant annet avhenge av plasseringen i bygningen og om bygningen har heis.
Position is defined here as the floor where the entrance of the dwelling is situated. 
Med plassering mener vi her den etasjen der boligen har sin inngang.
In 2011, three out of four dwellings were situated on the ground floor or lower ground floor, while 502 000 dwellings, 23 per cent, were situated on the first floor or higher. 
I 2011 lå tre av fire boliger i første etasje eller underetasje, mens 502 000 boliger, eller 23 prosent, lå i annen etasje eller høyere.
Among dwellings on the first floor, 83 per cent had no elevator, among dwellings on the second floor the percentage was 69 and among dwellings on the third floor or higher, the percentage was 44. 
Blant boliger i annen etasje lå 83 prosent i bygninger uten heis, for boliger i tredje etasje var andelen uten heis 69 prosent og for boliger i fjerde etasje eller høyere 44 prosent.
Accessibility is especially important for dwellings with elderly occupants. 
Tilgjengelighet er spesielt viktig i boliger der det bor eldre.
Among dwellings on the first floor or higher where the oldest occupant was 80 years or more, 51 per cent were situated in a building without an elevator. 
Av boliger i annen etasje eller høyere der eldste beboer er 80 år eller mer, lå 51 prosent i bygninger uten heis.
Total number of dwellings 
Tall for alle boliger
As opposed to the previous censuses, the 2011 housing census also gives figures for the total number of dwellings. 
I motsetning til de foregående tellingene gir boligtellingen 2011 også tall for boliger i alt.
On census day there were a total of 2 416 000 dwellings in Norway. 
På tellingstidspunktet var det i alt 2 416 000 boliger i Norge.
The authors have developed this English list of Variables together with persons in Unit of Public Economics at the Research Department. 
Kontinuerlige regelendringer og endringer av teknisk art gjør at denne variabellisten ikke kan betraktes som endelig.
Continuous regulatory and technical changes mean that this list of variables cannot be considered final. 
Det vil fra tid til annen bli publisert en oppdatert versjon av variabellisten.
FD-Trygd contains data that is important for research into many topics related to social insurance, social policy. 
FD-Trygd inneholder opplysninger som er sentrale for forskning innen flere trygde- og sosialpolitiske områder.
By using FD-Trygd it is possible to study how people “move” over time between different types of national insurance status, or from national insurance to working status, and vice versa. 
Ved hjelp av forløpsdataene i basen er det for eksempel mulig å studere hvordan personer over tid “beveger seg” mellom forskjellige typer trygdestatus, eller fra trygd til arbeid, og vice versa.
FD-Trygd covers the entire population, and the data can also therefore be used for statistical analyses for small regional areas or for small population groups, as long as the number of observations provides sufficient statistical security in the estimated parameters. 
FD-Trygd dekker hele befolkningen, og opplysningene kan derfor også nyttes til statistiske analyser for små regionale områder eller for små befolkningsgrupper, så langt antallet observasjoner gir god nok statistisk sikkerhet på de estimerte parametrene.
The data in FD-Trygd is organised in “tables” in the database (Oracle database). 
Opplysningene i FD-Trygd er organisert i “tabeller” i databasen (Oracle-database).
There is a table for each topic or each scheme; e.g. a table for old age pension, Section 3.1, a table for transitional benefit, Section 6.1, etc. The data in each table provides information on when a person enters a scheme (entry), and when a person leaves a scheme or parts of a scheme (exit). 
Det er en tabell for hvert temaområde eller hver ordning; for eksempel en tabell for alderspensjon, kapittel 3.1, en tabell for overgangsstønad, kapittel 6.1, etc. Opplysningene i hver tabell gir informasjon om når en person kommer inn i ordningen eller i deler av ordningen (tilgang), og når en person går ut av ordningen eller av deler av ordningen (avgang).
When other types of events take place within a particular scheme these are also registered. 
I tillegg er det for hver person registrert når det skjer endringer i personens forhold til ordningen.
In order to ensure these changes are registered, dated variables are entered in each scheme/table for all circumstances for which changes are registered in FD-Trygd. 
For å ta vare på slike endringer er det innen hver ordning/hver tabell innført daterte variable for alle forhold som det er registrert endringer for i FD-Trygd.
For the purposes of analysis, it is common to retrieve data from several tables simultaneously. 
Til analyseformål vil det som oftest være ønskelig å hente ut data fra flere tabeller samtidig.
This can be done in FD-Trygd by means of a common “key” (personal identification number) that is found in all of the tables. 
I FDTrygd er dette mulig ved bruk av en felles “nøkkel” (fødselsnummer) som finnes i alle tabellene.
By using the “key”, we can assemble data from several schemes/tables both for a particular date and for a period of time. 
Ved hjelp av “nøkkelen” kan vi sette sammen opplysninger fra flere ordninger/tabeller både på samme tidspunkt og over tid.
A dynamic analysis is based on the analysis of the period of time between successive events and with time as a stochastic variable. 
Forløpsanalyse går ut på å analysere tidsintervall mellom suksessive tilstandsendringer (hendelser), og med tiden som stokastisk variabel.
Entry into benefits, exit from benefit schemes and changes in a person's relationship to the benefit scheme are regarded as events for persons. 
Både tilgang til ordninger, avgang fra ordninger og endringer i personenes forhold til ordningene er å betrakte som tilstandsendringer for personene.
These events are all registered with separate date variables in FD-Trygd. 
I FD-Trygd er disse tilstandsendringene for alle variable registrert ved hjelp av egne datovariable.
Other events use the date variable format year, month (YYYYMM) or year (YYYY). 
For andre tilstandsendringer har datovariabelen verdien år, måned (YYYYMM) eller år (YYYY).
However, the events are not always changed (updated) as often as the date variable suggests. 
Tilstandene er imidlertid ikke bestandig faktisk endret (oppdatert) så hyppig som verdien av datovariabelen (dateringen) gir uttrykk for.
Basic pension factor gpfak number (7) 
Grunnpensjonfaktor gpfak number (7)
The annual amount the pensioner can claim, calculated as a percentage of the relevant basic amount. 
Det årlige beløp pensjonisten har krav på, regnet som andel av aktuelt grunnbeløp.
The table heading in the example above is common to all tables that contain event data in FD-Trygd. 
Tabellheadingen i eksemplet ovenfor er felles for alle tabeller som inneholder forløpsdata i FD-Trygd.
The two end columns contain further details on variable codes and additional comments on the variables. 
I de to siste kolonnene finnes kodeopplysninger og kommentarer til variablene.
The details in columns 2 and 3 should be viewed in context, since these two columns combined provide information that shows how events are processed in FD-Trygd. 
Opplysningene i kolonnene 2 og 3 bør ses i sammenheng, siden disse to kolonnene til sammen gir informasjon som viser hvordan tilstandsendringene er behandlet i FD-Trygd.
Column 2 provides information on the format for the date variables. 
Kolonne 2 angir dateringen for variablene.
Column 3 specifies how often the actual event is controlled against any events with a view to undertaking an update, i.e. registering a change. 
Kolonne 3 angir hvor ofte den til en hver tid faktiske variabelverdi eller tilstand for en variabel blir kontrollert mot en eventuell “ny tilstandsverdi” med sikte på å foreta en oppdatering, det vil si registrere en tilstandsendring.
The data in columns 2 and 3 for the two variables (old age pension percentage and basic pension factor) in the example above mean the following: the variable “old age pension percentage” is dated year, month (YYYYMM), in column 2. 
For de to variablene (alderspensjonsdel og grunnpensjonsfaktor) som er tatt inn i eksemplet ovenfor, betyr opplysningene i kolonnene 2 og 3 følgende: Variabelen alderspensjonsdel er datert år, måned (YYYYMM), i kol 2.
This variable value is checked on an ongoing basis for relevant updating. 
Denne variabelverdien kontrolleres fortløpende med sikte på en eventuell oppdatering.
The date format for the variable “basic pension factor” is also year, month (YYYYMM). 
For variabelen grunnpensjonsfaktor er også dateringen år, måned (YYYYMM).
However, this variable is only controlled for changes at the turn of every year and on exits from the scheme. 
For denne variabelen blir det imidlertid kontrollert for endring bare ved hvert årsskifte og ved avgang fra ordningen.
Additionally, the variable value is entered upon entrance into the scheme. 
I tillegg er variabelverdien tatt inn ved tilgang til ordningen.
This is indicated in column 3 with the text Upon entry/exit/new year. 
Dette er angitt i kolonne 3 med teksten Ved tilgang/avgang/årsskifte.
The list of variables (Sections 2-15) reflects the “tables” for each topic or each scheme in the database. 
Variabellisten (kapitlene 2-15) avspeiler “tabellene” for hvert temaområde eller hver ordning i databasen.
Almost all of the data in FD-Trygd is organised as dynamic data, for which the same table heading in the list of variables is used as in the example above. 
Nesten alle dataene i FD-Trygd er organisert som forløpsdata, og for forløpsdataenes del er nyttet samme tabellheading i variabellisten som i eksemplet ovenfor.
Only a small number of details in FD-Trygd are stock data. 
Bare få opplysninger i FD-Trygd er ikke-forløpsdata.
Section 19 briefly deals with how users can order data from FD-Trygd. 
Kapittel 19 gir en kort orientering om hvordan brukerne henvender seg for bestilling av data fra FD-Trygd.
Table: F_DEMO 
Tabell: F_DEMO
Personal ID number fnr varchar2 (11) 
Fødselsnummer fnr varchar2 (11)
Code for demographic details kode varchar2 (1) 
Hendelseskode for demografiopplysninger kode varchar2 (1)
Specifies events linked to persons within demography. 
Viser hvilken hendelse/ endring recorden representerer.
Person's registration status regstat varchar2 (1) 
Personens registreringsstatus regstat varchar2 (1)
Citizenship (at time) statsb varchar2 (3) 
Personens statsborgerskap statsb varchar2 (3)
Municipality of residence bosted varchar2 (4) 
Bostedskommune bosted varchar2 (4)
Table: F_DEMO_SIV 
Tabell: F_DEMO_SIV
The event-table contains information about marital status for all residents in Norway as from 1992. 
Tabellen inneholder opplysninger om sivilstandsforløp for alle bosatte i landet fra og med 1992.
Code for marital status details kode varchar2 (1) 
Hendelseskode for sivilstandsopplysninger kode varchar2 (1)
Code for marital status sivstand varchar2 (1) 
Kode for sivilstand sivstand varchar2 (1)
YYYYMMDD Ongoing 1 = Single 2 = Married 
YYYYMMDD Fortløpende 1 = Ugift 2 = Gift
3 = Widow/widower 4 = Divorced 
3 = Enke/enkemann 4 = Skilt
The system of registered partnerships came into force on 1 August 1993. 
Ordningen med registrerte partnerskap trådte i kraft fra 1. august 1993.
Serial number for partner/spouse sivnr number (11) 
Løpenummer for partner/ektefelle sivnr number (11)
Spouse or registered partner's have the same SIVNR. 
Ektefeller eller registrerte partnere har samme SIVNR.
This is a serial number which replaces the personal ID number for the spouse/partner's. 
Dette er et løpenummer som erstatter ektefelles/partners fødselsnummer.
If a separation, divorce or a change to a status as widow/widower this information will be constant until a new wedding/partnership. 
Dersom separasjon, skilsmisse eller overgang til enke/enkemann vil denne opplysningen stå konstant inntil ny vigsel/partnerskap.
Table: TAB_DEMO_FAM 
Tabell: TAB_DEMO_FAM
Serial nr. for parentrelation foreldrelpnr number (11) 
Løpenummer for foreldrerelasjon foreldrelpnr number (11)
Personal ID changed to serial number for link between mother/father and child. 
Løpenummer for fødselsnummer som brukes til kobling mellom mor/far og barn.
Mother's personal ID changed to serial nr. morlpnr number (11) 
Mors fnr gjort om til løpenummer morlpnr number (11)
Mother's personal ID changed to serial number for link between mother and child. 
Løpenummer for vedkommendes mor sitt fødselsnummer som brukes til kobling mellom mor og barn.
Father's personal ID changed to serial nr. morlpnr number (11) 
Fars fnr gjort om til løpenummer farlpnr number (11)
Father's personal ID changed to serial number for link between father and child. 
Løpenummer for vedkommendes far sitt fødselsnummer som brukes til kobling mellom far og barn.
Family nr./cohabitant nr. changed to serial nr. famsamlpnr number (11) 
Familienummer/ samboernummer gjort om til løpenummer famsamlpnr number (11)
All persons in a family have the same family number. 
Alle personer i en familie har samme FAMSAMLPNR.
A family consists of parents and children living at home, but only two generations. 
En familie kan høyst bestå av to generasjoner og kun ett par.
Family type 1 famtype1 varchar2 (1) 
Familietype 1 famtype1 varchar2 (1)
No. of children under 18 years in family barnu18 number (2) 
Antall barn under 18 år i familien barnu18 number (2)
Youngest child's year of birth in family yngstaar number (4) 
Yngste barns fødselsår i familien yngstaar number (4)
Coded only for families with at least one child under 18 years. 
Kodes bare for de familier som har barn under 18 år.
No. of persons in family antpers number (2) 
Antall personer i familien antpers number (2)
Denotes which personal identification number in the family is used as the family/cohabitant number. 
Viser hvilket fødselsnummer i familien som er brukt som familienummer/samboernummer.
2.4 Country of birth and other constant variables 
2.4 Fødeland og andre konstante kjennemerker
Table: TAB_FLAN 
Tabell: TAB_FLAN
The table contains all persons who are or have been registered as resident in Norway since 1964. 
Tabellen inneholder alle personer som er eller har vært registrert bosatt i Norge etter 1964.
The variables in the table are variables that are constant for persons over time. 
Variablene i tabellen er kjennemerker som er konstante for personer over tid.
Records with invalid personal ID numbers are also included. 
Også records med ugyldige fødselsnumre er inkludert.