natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Formula 1 provides the calculation provision:
Formula 1 arată metoda de calcul:
DQR Data Quality Rating of the dataset
DQR categoria de calitate a setului de date;
TeR Technological Representativeness
TeR reprezentativitatea tehnologică;
GR Geographical Representativeness
GR reprezentativitatea geografică
TiR Time-related Representativeness
TiR reprezentativitatea temporală
C Completeness
C integralitate
P Precision/uncertainty
P precizie/incertitudine
M Methodological Appropriateness and Consistency
M consecvența și adecvarea metodologică
Formula 1 shall be used to identify the overall data quality level according to the achieved data quality rating.
Formula 1 trebuie folosită pentru identificarea nivelului global al calității datelor, în funcție de categoria de calitate a datelor obținută.
Overall data quality level according to the achieved data quality rating
Nivelul calității globale a datelor, în funcție de categoria de calitate a datelor obținută
Overall data quality rating (DQR)
Categoria de calitate a datelor (DQR) globală
Overall data quality level
Nivelul calității globale a datelor
“Excellent quality”
„Calitate excelentă”
"Very good quality"
„Calitate foarte bună”
“Good quality”
„Calitate bună”
"Fair quality"
„Calitate satisfăcătoare”
“Poor quality”
„Calitate slabă”
Example of semi-quantitative assessment of data quality required for key Life Cycle Inventory datasets
Exemplu de evaluare semicantitativă a calității datelor necesară pentru seturile de date esențiale aferente inventarului ciclului de viață.
Process: dyeing process
Proces: procesul de vopsire
Methodological compliance and consistency
Conformitatea metodologică și consecvența
Parameter uncertainty (relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used, otherwise qualitative expert judgement)
Incertitudinea parametrului (deviația standard relativă ca % în cazul în care se folosește o simulare Monte Carlo, în restul cazurilor opinia calitativă a experților)
Discontinuous with airflow dyeing machines
Mașini de vopsire discontinuă cu flux de aer
Central Europe mix
Mix central-european
Attributional Process based approach AND:
Abordare atribuțională bazată pe procese ȘI:
e.g. "Consumption mix in EU: 30 % Semi-continuous, 50 % exhaust dyeing and 20 % Continuous dyeing"
De exemplu, „Mixul de consum din UE: 30 % vopsire semicontinuă, 50 % vopsire prin epuizare și 20 % vopsire continuă”
EU 27 mix; UK, DE; IT; FR
Mix UE 27; UK, DE; IT; FR
The following two method requirements of the PEF Guide are met:
Îndeplinirea următoarelor două cerințe privind metoda din Ghidul PEF:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
Cu toate acestea, următoarea cerință privind metoda din Ghidul PEF nu este îndeplinită:
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
De exemplu, „Mixul de producție din UE: 35% vopsire semicontinuă, 40% vopsire prin epuizare și 25% vopsire continuă”
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
Țări UE din Scandinavia; alte țări UE-27
The following method requirement of the PEF Guide met:
Îndeplinirea următoarei cerințe privind metoda din Ghidul PEF:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
Cu toate acestea, următoarele două cerințe privind metoda din Ghidul PEF nu sunt îndeplinite:
End-of-life modelling
modelarea scoaterii din uz
e.g. "Exhaust dyeing"
De exemplu, „vopsire prin epuizare”
Middle east; US; JP
Orientul Mijlociu; SUA; Japonia
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
Acest criteriu nu a fost analizat / revizuit sau calitatea sa nu a putut fi verificată / este necunoscută.
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
Niciuna din următoarele trei cerințe privind metoda din Ghidul PEF nu este îndeplinită:
< 1990; Unknown
<1990; Nu se cunoaște
Continuous dyeing; other; unknown
Vopsire continuă; altele; nu se cunoaște
Other; Unknown
Altele; nu se cunoaște
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
Cerințele de calitate a datelor trebuie îndeplinite de studiile PEF care vizează comunicarea externă, cum ar fi B2B și B2C.
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.
Pentru studiile PEF (despre care se afirmă că respectă prezentul Ghid PEF) destinate utilizărilor interne, cerințele de calitate a datelor specificate ar trebui să fie îndeplinite (adică sunt recomandate), dar nu sunt obligatorii.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Orice abatere de la cerințe trebuie documentată.
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Cerințele de calitate a datelor se aplică atât datelor specifice [85], cât și datelor generice [86].
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.
Pentru evaluarea semicantitativă a calității datelor din studiile PEF trebuie adoptate următoarele 6 criterii: reprezentativitatea tehnologică, reprezentativitatea geografică, reprezentativitatea temporală, integralitatea, incertitudinea parametrilor și adecvarea metodologică.
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.
În etapa facultativă de examinare este necesar ca datele care contribuie la cel puțin 90 % din impactul estimat al fiecărei categorii de impact al EF să aparțină unei categorii de calitate a datelor cel puțin „satisfăcătoare”, conform evaluării prin intermediul opiniei expertului privind calitatea.
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).
În profilul de utilizare a resurselor și de emisie final, pentru procesele sau activitățile care reprezintă cel puțin 70% din contribuțiile la fiecare categorie de impact al EF, atât datele specifice cât și cele generice trebuie să atingă cel puțin un nivel global de „calitate bună” (pragul de 70% este ales pentru a crea un echilibru între obiectivul de a realiza o evaluare solidă și necesitatea de a o menține posibilă și accesibilă).
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Pentru aceste procese trebuie realizată și raportată o evaluare semicantitativă a calității datelor.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Cel puțin 2/3 din restul de 30% (adică 20%-30%) trebuie modelate cu date al căror nivel de calitate este cel puțin „satisfăcător”.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Datele cu o calitate inferioară nivelului satisfăcător nu trebuie să reprezinte mai mult de 10% din contribuțiile la fiecare categorie de impact al EF.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Cerințele de calitate a datelor pentru reprezentativitatea tehnologică, geografică și temporală trebuie supuse unei revizuiri în cadrul studiului PEF.
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.
Cerințele de calitate a datelor referitoare la integralitate, la consecvența și adecvarea metodologică și la incertitudinea parametrilor trebuie îndeplinite prin obținerea de date generice exclusiv din surse de date care respectă cerințele Ghidului PEF.
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.
Evaluarea calității datelor generice trebuie să aibă loc la nivelul fluxurilor de intrare (de exemplu, hârtia achiziționată și utilizată într-un birou de imprimare), în timp ce evaluarea calității datelor specifice trebuie realizată la nivelul unui proces individual sau agregat, sau la nivelul fluxurilor de intrare individuale.
PEFCRs shall provide further guidance on data quality assessment scoring for the product category with respect to time, geographical and technological representativeness.
PEFCR-urile trebuie să ofere orientări suplimentare cu privire la notarea evaluării calității datelor pentru categoria de produs în ceea ce privește reprezentativitatea temporală, geografică și tehnologică.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
PEFCS trebuie, de exemplu, să specifice ce punctaj al calității datelor legat de reprezentativitatea temporală ar trebui atribuit unui set de date care reprezintă un anumit an.
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
PEFCR-urile pot specifica criterii suplimentare pentru evaluarea calității datelor (în plus față de criteriile implicite).
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
PEFCR-urile pot specifica cerințe de calitate a datelor mai stringente, dacă este adecvat pentru categoria de produse în cauză.
Gate-to-gate activities/processes;
activități/procese „gate-to-gate”;
Upstream or downstream phases;
etape în amonte sau în aval;
Key supply-chain activities for the product category;
principalele activități din lanțul de aprovizionare pentru categoria de produse;
Key EF impact categories for the product category.
principalele categorii de impact al EF pentru categoria de produse.
Example for determining the data quality rating
Exemplu de determinare a categoriei de calitate a datelor
Achieved quality level
Nivelul de calitate atins
Corresponding quality rating
Categoria de calitate corespunzătoare
Technological representativeness (TeR)
Reprezentativitatea tehnologică (TeR)
good
bună
Geographical representativeness (GR)
Reprezentativitatea geografică (GR)
Time-related representativeness (TiR)
Reprezentativitatea temporală (TiR)
fair
satisfăcătoare
Completeness (C)
Integralitatea (C)
Parameter uncertainty (P)
Incertitudinea parametrilor (P)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Consecvența și adecvarea metodologică (M)
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
O DQR de 2,2 corespunde, per ansamblu, unui nivel de „calitate bună”.
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.
Această secțiune descrie colectarea de date specifice, care sunt date măsurate sau colectate direct și sunt reprezentative pentru activitățile dintr-o anumită instalație sau dintr-un anumit ansamblu de instalații.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Datele ar trebui să includă toate intrările și ieșirile cunoscute pentru procesele respective.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Intrările sunt utilizarea de energie, apă, materiale etc. Ieșirile sunt produse, co-produse [87] și emisii.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Emisiile pot fi împărțite în patru categorii: emisiile în aer, în apă și în sol și emisiile sub formă de deșeuri solide.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Datele specifice pot fi colectate, măsurate sau calculate utilizând datele de activitate [88] și factorii de emisie aferenți.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Ar trebui remarcat faptul că factorii de emisie pot fi derivați din date generice care fac obiectul cerințelor de calitate a datelor.
Data collection - measurements and tailored questionnaires
Colectarea de date – măsurători și chestionare adaptate
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
Cele mai reprezentative surse de date pentru procese specifice sunt măsurătorile efectuate direct asupra procesului sau obținute de la operatori prin discuții sau chestionare.
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.
Datele pot necesita scalare, grupare sau alte forme de tratare matematică pentru a le alinia cu unitatea de analiză și cu fluxul de referință ale procesului.
Typical specific data sources are:
Surse tipice de date specifice sunt:
Process- or plant-level consumption data;
date privind consumul la nivel de proces sau de instalație;
Bills and stock/inventory changes of consumables;
facturi și modificări ale stocurilor/inventarelor de consumabile;
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
măsurători ale emisiilor (cantități și concentrații de emisii provenind de la gaze și ape reziduale);
Composition of products and waste;
compoziția deșeurilor și a produselor;
Procurement and sale department(s)/unit(s).
unitatea (unitățile) sau departamentul (departamentele) de achiziții și de vânzări.
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Trebuie obținute date specifice [89] pentru toate procesele/activitățile din prim-plan și, acolo unde este cazul [90], pentru procesele/activitățile de fundal.
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.
Cu toate acestea, dacă datele generice sunt mai reprezentative sau mai adecvate decât datele specifice (de raportat și justificat) pentru procesele din prim-plan, datele generice trebuie de asemenea utilizate pentru procesele din prim-plan.
PEFCRs shall:
PEFCR-urile trebuie:
Specify for which processes specific data shall be collected;
să precizeze pentru ce procese trebuie colectate date specifice;
Specify the requirements for the collection of specific data;
să precizeze cerințele privind colectarea de date specifice;
Define the data collection requirements for each site for:
să definească cerințele privind colectarea datelor pentru fiecare amplasament pentru:
Target stage(s) and the data collection coverage;
etapa (etapele) țintă și acoperirea operațiunilor de colectare a datelor;
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
locul de colectare a datelor (la nivel național, la nivel internațional, fabrici specifice etc.);
Term of data collection (year, season, month, and so on);
perioada de colectare a datelor (an, lună, sezon etc.);
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.
atunci când trebuie să se limiteze locurile sau perioada de colectare a datelor, se furnizează o justificare și se arată că datele colectate vor servi ca număr suficient de eșantioane.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Datele generice se referă la date care nu se bazează pe măsurători sau calcule directe ale proceselor respective în cadrul sistemului.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Datele generice pot fi specifice sectorului, adică specifice sectorului avut în vedere pentru studiul PEF, sau multisectoriale.
Examples of generic data include:
Exemplele de date generice includ:
Data from literature or scientific papers;
date din literatura de specialitate sau din lucrări științifice;
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
medii pe industrie privind ciclul de viață obținute din bazele de date de inventar al ciclului de viață, rapoarte ale asociațiilor industriale, statistici guvernamentale etc.
Sourcing generic data
Obținerea datelor generice
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Atunci când este posibil, datele generice ar trebui să fie obținute din sursele de date menționate în prezentul Ghid PEF.
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
Celelalte date generice ar trebui să fie obținute de preferință din:
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
bazele de date puse la dispoziție de organizații guvernamentale internaționale (de exemplu FAO, UNEP);
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
proiectele naționale de baze de date guvernamentale pentru ICV specifice fiecărei țări (pentru date specifice bazei de date a țării gazdă);
National governmental LCI database projects;
proiecte naționale de baze de date guvernamentale pentru ICV;
Other third-party LCI databases;
alte baze de date pentru ICV ale unor terțe părți;
Peer-reviewed literature.
literatura de specialitate evaluată inter pares.
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].
Alte surse potențiale de date generice pot fi găsite, de exemplu, în directorul de resurse al Platformei europene pentru ECV [91].
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Dacă datele necesare nu pot fi găsite în sursele enumerate mai sus, pot fi utilizate alte surse.
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.
Datele generice trebuie folosite doar pentru procesele din fundal, cu excepția cazurilor în care acestea sunt mai reprezentative sau mai adecvate pentru procesele din prim-plan decât datele specifice, caz în care datele generice trebuie folosite și pentru procesele din prim-plan.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
Atunci când sunt disponibile, trebuie folosite datele generice specifice sectorului, în locul datelor generice multisectoriale.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Toate datele generice trebuie să îndeplinească cerințele de calitate a datelor specificate în prezentul document.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Sursele datelor folosite trebuie documentate și raportate clar în raportul PEF.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
Acolo unde este posibil, datele generice (cu condiția să îndeplinească cerințele de calitate a datelor specificate în prezentul Ghid PEF) ar trebui obținute din:
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
date obținute în conformitate cu cerințele PEFCR-urilor relevante;
Data developed in line with the requirements for PEF studies;
date obținute în conformitate cu cerințele pentru studiile PEF;
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);
rețeaua de date a Sistemului internațional de date de referință privind ciclul de viață (ILCD) [92] (acordând prioritate seturilor de date care sunt complet conforme cu ILCD, față de cele care sunt conforme doar la nivel de intrare);
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [93].
baza de date europeană de referință privind ciclul de viață (ELCD) [93].
Additional requirement for PEFCRs:
Cerință suplimentară pentru PEFCR-uri:
The PEFCR shall specify:
PEFCR trebuie să specifice:
where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data is not available;
cazurile în care este permisă folosirea datelor generice ca aproximare pentru o substanță în cazul căreia nu sunt disponibile date specifice;
the level of required similarities between the actual substance and the generic substance;
nivelul de similitudini necesare între substanța efectivă și substanța generică;
the combination of more than one generic dataset, if necessary.
combinarea mai multor seturi de date generice, dacă este necesar.
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.
Se poate vorbi de lipsuri de date atunci când nu există date specifice sau generice disponibile care să fie suficient de reprezentative pentru anumit proces din ciclul de viață al produsului.
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.
Pentru majoritatea proceselor în cazul cărora ar putea lipsi date, ar trebui să fie posibilă obținerea de informații suficiente pentru a oferi o estimare rezonabilă a datelor lipsă.
Therefore, there should be few, if any, data gaps in the final Resource Use and Emissions Profile.
Prin urmare, în profilul de utilizare a resurselor și de emisie final ar trebui să existe puține lipsuri de date sau chiar deloc.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate resolution approaches.
Informațiile lipsă pot fi de diferite tipuri și pot avea caracteristici diferite, fiecare dintre ele necesitând abordări separate pentru soluționarea problemei.
Data gaps may exist when:
Lipsurile de date pot apărea atunci când:
Data does not exist for a specific input/product, or
nu există date pentru un anumit produs/o anumită intrare sau
Data exists for a similar process but:
există date pentru un proces similar, dar:
The data has been generated in a different region;
datele au fost generate într-o regiune diferită;
The data has been generated using a different technology;
datele au fost generate utilizându-se o tehnologie diferită;
The data has been generated in a different time period.
datele au fost generate într-o perioadă de timp diferită.
Any data gaps shall be filled using the best available generic or extrapolated data [94].
Orice lipsuri de date trebuie completate utilizând cele mai bune date generice sau extrapolate [94] disponibile.
The contribution of such data (including gaps in generic data) shall not account for more than 10 % of the overall contribution to each EF impact category considered.
Contribuția acestor date (inclusiv lipsuri la nivelul datelor generice) nu trebuie să reprezinte mai mult de 10 % din contribuția totală la fiecare categorie de impact al EF luată în considerare.