natgillin/translations-raw huggingface dataset:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
Táto požiadavka na metódy podľa príručky PEF však splnená nie je:
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
napr. "výrobný mix v EÚ: 35 % polokontinuálne farbenie, 40 % farbenie vytiahnutím z kúpeľa a 25 % kontinuálne farbenie“
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
Škandinávia; ostatné krajiny EÚ 27
The following method requirement of the PEF Guide met:
Uvedená požiadavka na metódy podľa príručky PEF je splnená:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
Tieto dve požiadavky na metódy podľa príručky PEF však splnené nie sú:
End-of-life modelling
modelovanie konca životnosti
e.g. "Exhaust dyeing"
napr. „farbenie vytiahnutím z kúpeľa“
Middle east; US; JP
Blízky východ; USA; JP
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
Toto kritérium nebolo posúdené/preskúmané alebo jeho kvalitu nebolo možné overiť / nie je známa.
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
Žiadna z uvedených troch požiadaviek na metódy podľa príručky PEF nie je splnená:
< 1990; Unknown
> 1990; neznáme
Continuous dyeing; other; unknown
kontinuálne farbenie; ostatné; neznáme
Other; Unknown
ostatné; neznáme
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
Štúdie o PEF, ktoré sú určené na externú komunikáciu, t. j. B2B (medzi podnikmi) a B2C (medzi podnikmi a zákazníkmi), musia spĺňať požiadavky na kvalitu údajov.
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.
V prípade štúdií o PEF (podľa tvrdení v súlade s príručkou PEF) určených na vnútorné využitie by mali byť uvedené požiadavky na kvalitu údajov splnené (t. j. sú odporúčané), nie sú však povinné.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Akékoľvek odchýlky od týchto požiadaviek sa musia zdokumentovať.
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Požiadavky na kvalitu údajov sa vzťahujú na konkrétne [85], ako aj na všeobecné údaje [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.
Na účely semikvantitatívneho posúdenia kvality údajov v štúdiách o PEF je potrebné uplatniť týchto šesť kritérií: technologická reprezentatívnosť, geografická reprezentatívnosť, časová reprezentatívnosť, úplnosť, neistota parametra a metodická vhodnosť a konzistentnosť.
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.
Pre fázu dobrovoľného skríningu sa požaduje aspoň „prípustná“ kvalita údajov, ktoré sa podľa posúdenia kvalitatívneho odborného posudku podieľajú najmenej na 90 % odhadovaných vplyvov jednotlivých kategórií vplyvu environmentálnej stopy.
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).
V konečnom profile využívania zdrojov a emisií sa v prípade procesov alebo činností, ktoré predstavujú najmenej 70 % jednotlivých kategórií vplyvu environmentálnej stopy, musia konkrétne, ako aj všeobecné údaje dosiahnuť aspoň celkovú úroveň „dobrej kvality“ (na zaistenie rovnováhy medzi cieľom vykonať dôkladné posúdenie a potrebou zaručiť jeho uskutočniteľnosť a dostupnosť bola zvolená prahová hodnota 70 %).
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Pri týchto procesoch je nevyhnutné vykonať a vykázať semikvantitatívne hodnotenie kvality údajov.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Minimálne dve tretiny zo zvyšných 30 % (t. j. 20 % až 30 %) treba modelovať s využitím údajov, ktoré majú aspoň „prípustnú kvalitu“.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Údaje, ktorých kvalita je nižšia ako prípustná, nesmú predstavovať viac ako 10 % podiel v rámci každej kategórie vplyvu environmentálnej stopy.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Požiadavky na kvalitu údajov, pokiaľ ide o technologickú, geografickú a časovú reprezentatívnosť, sa v rámci štúdie o PEF musia preskúmať.
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.
Splnenie požiadaviek na kvalitu údajov týkajúcich sa úplnosti, metodickej vhodnosti a konzistentnosti a neistoty parametra by sa malo zabezpečiť prostredníctvom čerpania všeobecných údajov výhradne zo zdrojov údajov, ktoré spĺňajú požiadavky uvedené v príručke 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.
Posúdenie kvality všeobecných údajov sa vykoná na úrovni vstupných tokov (napr. kúpený papier použitý v tlačiarni), zatiaľ čo posúdenie kvality konkrétnych údajov sa vykoná na úrovni individuálneho alebo súhrnného procesu, alebo na úrovni jednotlivých vstupných tokov.
PEFCRs shall provide further guidance on data quality assessment scoring for the product category with respect to time, geographical and technological representativeness.
V pravidlách PEFCR sa poskytnú ďalšie usmernenia k posúdeniu kvality údajov v súvislosti s kategóriou výrobku, pokiaľ ide o ich časovú, geografickú a technologickú reprezentatívnosť.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Musí sa v nich napríklad špecifikovať, aký stupeň kvality údajov týkajúcich sa časovej reprezentatívnosti by sa mal prideliť súboru údajov za daný rok.
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
Pravidlá PEFCR môžu špecifikovať dodatočné kritériá posúdenia kvality údajov (v porovnaní so štandardnými kritériami).
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
V pravidlách PEFCR sa môžu stanoviť prísnejšie požiadavky na kvalitu údajov, ak je to pre danú kategóriu výrobku vhodné.
These may include:
Medzi tieto požiadavky môžu patriť:
Gate-to-gate activities/processes;
činnosti/procesy fázy od brány po bránu,
Upstream or downstream phases;
počiatočné a neskoršie fázy,
Key supply-chain activities for the product category;
kľúčové činnosti v rámci dodávateľského reťazca pri danej kategórii výrobku,
Key EF impact categories for the product category.
kľúčové kategórie vplyvu environmentálnej stopy pri danej kategórii výrobku.
Example for determining the data quality rating
Príklad hodnotenia kvality údajov
Component
Zložka
Achieved quality level
Dosiahnutá úroveň kvality
Corresponding quality rating
Zodpovedajúce hodnotenie kvality
Technological representativeness (TeR)
Technologická reprezentatívnosť (TeR)
good
dobrá
Geographical representativeness (GR)
Geografická reprezentatívnosť (GR)
Time-related representativeness (TiR)
Časová reprezentatívnosť (TiR)
fair
prípustná
Completeness (C)
Úplnosť (C)
Parameter uncertainty (P)
Neistota parametra (P)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Metodická vhodnosť a konzistentnosť (M)
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
Hodnota DQR na úrovni 2,2 zodpovedá celkovému hodnoteniu „dobrá kvalita“.
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.
V tejto časti sa opisuje zhromažďovanie konkrétnych údajov, ktoré sa priamo merajú alebo zbierajú a ktoré reprezentujú údaje o činnostiach v konkrétnom zariadení alebo skupine zariadení. Údaje by mali zahŕňať všetky známe vstupy a výstupy procesov.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Údaje by mali zahŕňať všetky známe vstupy a výstupy procesov.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Výstupmi sú výrobky, vedľajšie produkty [87] a emisie.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Emisie možno rozdeliť do štyroch kategórií: emisie do vzduchu, do vody, do pôdy a emisie vo forme pevného odpadu.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Konkrétne údaje možno zhromaždiť, odmerať alebo vypočítať s využitím údajov o činnostiach [88] a súvisiacich emisných faktorov.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Treba poznamenať, že emisné faktory možno odvodiť od všeobecných údajov, na ktoré sa vzťahujú požiadavky na kvalitu údajov.
Data collection - measurements and tailored questionnaires
Zhromažďovanie údajov - merania a dotazníky na mieru
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
Najviac reprezentatívnymi zdrojmi údajov týkajúcich sa konkrétnych procesov sú merania vykonávané priamo počas týchto procesov alebo údaje získané od prevádzkovateľov prostredníctvom rozhovorov alebo dotazníkov.
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.
Môže byť potrebné upraviť mierku údajov, sčítať ich, alebo inak matematicky upraviť, aby boli v súlade s jednotkou analýzy a referenčným tokom procesu.
Typical specific data sources are:
Typickými zdrojmi konkrétnych údajov sú:
Process- or plant-level consumption data;
údaje o spotrebe na úrovní procesov alebo zariadení,
Bills and stock/inventory changes of consumables;
účty a zmeny zásob/inventáru spotrebného materiálu,
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
merania emisií (množstvá a koncentrácie emisií plynov a odpadových vôd),
Composition of products and waste;
zloženie výrobkov a odpadu,
Procurement and sale department(s)/unit(s).
odbor(y)/jednotka(-y) obstarávania a predaja.
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Získavajú sa konkrétne údaje [89] o všetkých procesoch v popredí a procesoch v pozadí, pokiaľ je to vhodné [90].
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.
Ak sú však všeobecné údaje reprezentatívnejšie alebo vhodnejšie ako konkrétne údaje týkajúce sa procesov v popredí (musí sa odôvodniť a vykázať), všeobecné údaje sa použijú aj pri procesoch v popredí.
PEFCRs shall:
Pravidlá PEFCR musia:
Specify for which processes specific data shall be collected;
špecifikovať, pre ktoré procesy je potrebné zhromaždiť konkrétne údaje;
Specify the requirements for the collection of specific data;
špecifikujú požiadavky na zhromažďovanie konkrétnych údajov;
Define the data collection requirements for each site for:
vymedzujú požiadavky na zhromažďovanie údajov o každej lokalite pre:
Target stage(s) and the data collection coverage;
cieľovú(-é) fázu(-y) a rozsah zhromažďovania údajov;
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
miesto zhromažďovania údajov (na domácej, medzinárodnej úrovni, konkrétne továrne atď.),
Term of data collection (year, season, month, and so on);
obdobie zhromažďovania údajov (rok, ročné obdobie, mesiac atď.),
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.
ak je nevyhnutné vymedziť miesto alebo obdobie zhromažďovania údajov, uviesť odôvodnenie pre danú skutočnosť a preukázať, že zhromaždené údaje budú ako vzorky postačujúce.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Všeobecné údaje sú údaje, ktoré nie sú založené na priamych meraniach alebo výpočtoch jednotlivých procesov v systéme.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Všeobecné údaje sa môžu týkať buď konkrétneho sektora, t. j. sektora posudzovaného v rámci štúdie o PEF, alebo môžu byť viacsektorové.
Examples of generic data include:
Príkladmi všeobecných údajov sú:
Data from literature or scientific papers;
údaje v literatúre alebo vedeckých prácach;
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
priemerné údaje o životnom cykle v danom odvetví v databázach inventárov životného cyklu, správach odvetvových združení, vládnych štatistikách atď.
Sourcing generic data
Získavanie všeobecných údajov
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Všeobecné údaje by sa mali podľa možnosti získavať zo zdrojov údajov, ktoré sú uvedené v tejto príručke PEF.
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
Ostatné všeobecné údaje by sa mali prednostne získavať z:
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
databáz poskytovaných medzinárodnými vládnymi organizáciami (napr. FAO, UNEP),
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
vnútroštátnych vládnych projektov databáz LCI jednotlivých krajín (v prípade údajov týkajúcich sa databázy hostiteľskej krajiny),
National governmental LCI database projects;
vnútroštátnych vládnych projektov databáz LCI;
Other third-party LCI databases;
iných databáz LCI tretích strán;
Peer-reviewed literature.
odborne recenzovanej literatúry.
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].
Ďalšie potenciálne zdroje všeobecných údajov možno nájsť napr. v zozname zdrojov Európskej platformy pre posúdenie životného cyklu [91].
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Ak nie je možné nájsť potrebné údaje v uvedených zdrojoch, môžu sa použiť aj iné zdroje.
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.
Všeobecné údaje by sa mali použiť iba pre systém procesov v pozadí, pokiaľ sú (všeobecné údaje) reprezentatívnejšie alebo primeranejšie ako konkrétne údaje v prípade procesov v popredí, pričom v takomto prípade sa všeobecné údaje musia používať v prípade procesov v systéme v popredí.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
Ak sú k dispozícii všeobecné údaje týkajúce sa konkrétneho sektora, použijú sa namiesto viacsektorových údajov.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Všetky všeobecné údaje musia spĺňať požiadavky na kvalitu údajov uvedené v tomto dokumente.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Zdroje údajov musia byť jasne zdokumentované a vykázané v správe PEF.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
Všeobecné údaje (pokiaľ spĺňajú požiadavky na kvalitu údajov uvedené v tejto príručke PEF) by sa mali podľa možnosti získavať z:
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
údajov vypracovaných v súlade s požiadavkami príslušných pravidiel PEFCR;
Data developed in line with the requirements for PEF studies;
údajov vypracovaných v súlade s požiadavkami štúdií o 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);
siete údajov medzinárodného systému referenčných údajov o životnom cykle (ILCD) [92] (pričom súbory údajov, ktoré sú plne v súlade so sieťou údajov ILCD, majú prednosť pred údajmi, ktoré sú v súlade iba na východiskovej úrovni);
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [93].
európskej referenčnej databázy posúdenia životného cyklu (ILCD) [93];
Additional requirement for PEFCRs:
Dodatočná požiadavka na pravidlá PEFCR:
The PEFCR shall specify:
Pravidlá PEFCR musia špecifikovať:
where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data is not available;
kedy je povolené používať všeobecné údaje ako približné údaje pri látke, pri ktorej nie sú k dispozícii konkrétne údaje;
the level of required similarities between the actual substance and the generic substance;
úroveň požadovanej podobnosti medzi skutočnou látkou a všeobecnou látkou;
the combination of more than one generic dataset, if necessary.
kombinácia viac ako jedného súboru všeobecných údajov, ak je to potrebné.
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.
O nedostatkoch údajov môžeme hovoriť v prípade, keď nie sú k dispozícii konkrétne ani všeobecné údaje, ktoré by boli dostatočne reprezentatívne pre daný proces v životnom cykle výrobku.
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.
Pri väčšine procesov, pri ktorých môžu údaje chýbať, by malo byť možné získať informácie, ktoré by postačovali na primeraný odhad chýbajúcich údajov.
Therefore, there should be few, if any, data gaps in the final Resource Use and Emissions Profile.
V profile využívania zdrojov a emisií by preto údaje mali chýbať iba zriedka alebo vôbec.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate resolution approaches.
Chýbajúce informácie sa môžu líšiť podľa typu a môžu mať rozličné charakteristiky, pričom k ich riešeniu treba pristupovať individuálne.
Data gaps may exist when:
O nedostatkoch údajov môžeme hovoriť, keď:
Data does not exist for a specific input/product, or
neexistujú údaje pre konkrétny vstup/výrobok, alebo
Data exists for a similar process but:
existujú údaje pre podobný proces, ale:
The data has been generated in a different region;
údaje boli získané v inom regióne;
The data has been generated using a different technology;
údaje boli získané s využitím inej technológie;
The data has been generated in a different time period.
údaje boli získané v inom časovom období.
Any data gaps shall be filled using the best available generic or extrapolated data [94].
Všetky nedostatky údajov je nevyhnutné odstrániť s využitím najlepších dostupných všeobecných alebo extrapolovaných údajov [94].
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.
Podiel takýchto údajov (vrátane nedostatkov všeobecných údajov) nesmie presahovať 10 % celkového podielu pri posudzovanej kategórii vplyvu environmentálnej stopy.
This is reflected in the data quality requirements, according to which 10 % of the data can be chosen from the best available data (without any further data quality requirements).
Táto podmienka sa premietla do požiadaviek týkajúcich sa kvality údajov, podľa ktorých sa 10 % údajov môže vybrať z najlepších dostupných údajov (bez ďalších požiadaviek týkajúcich sa kvality údajov).
The PEFCR shall specify potential data gaps and provide detailed guidance for filling these gaps.
Pravidlá PEFCR musia špecifikovať potenciálne nedostatky údajov a poskytnúť podrobné usmernenia, ako sa majú tieto nedostatky odstrániť.
If a process or facility provides more than one function, i.e. it delivers several goods and/or services ("co-products"), it is “multifunctional”.
Ak proces alebo zariadenie zabezpečuje viac ako jednu funkciu, t. j. poskytuje viacero tovarov a/alebo služieb („vedľajšie produkty“), označuje sa ako „multifunkčné“.
In these situations, all inputs and emissions linked to the process must be partitioned between the product of interest and the other co-products in a principled manner.
V týchto prípadoch sa všetky vstupy a emisie spojené s procesom musia rozdeliť medzi daný výrobok a ostatné vedľajšie produkty podľa určitých zásad.
Systems involving multi-functionality of processes shall be modelled in accordance with the following decision hierarchy, with additional guidance provided by PEFCRs if available.
Systémy, ktorých súčasťou sú multifunkčné procesy, sa modelujú v súlade s touto hierarchiou rozhodovania, pričom sa v pravidlách PEFCR uvádzajú dodatočné usmernenia, pokiaľ sú k dispozícii.
Decision hierarchy
Hierarchia rozhodovania
Subdivision or system expansion
Ďalšie delenie alebo rozšírenie systému
Wherever possible, subdivision or system expansion should be used to avoid allocation.
Ak je to možné, malo by sa uplatniť ďalšie delenie alebo rozšírenie systému, aby sa zabránilo alokácii.
Subdivision refers to disaggregating multifunctional processes or facilities to isolate the input flows directly associated with each process or facility output.
Ďalšie delenie znamená rozdelenie multifunkčných procesov alebo zariadení s cieľom izolovať toky vstupov, ktoré sú priamo spojené s jednotlivými výstupmi procesov alebo zariadení.
System expansion refers to expanding the system by including additional functions related to the co-products.
Rozšírenie systému znamená zväčšenie systému o ďalšie funkcie spojené s vedľajšími produktmi.
It shall be investigated first whether the analysed process can be subdivided or expanded.
Je potrebné najprv preskúmať, či je možné analyzovaný proces ďalej rozdeliť alebo rozšíriť.
Where subdivision is possible, inventory data should be collected only for those unit processes [95] directly attributable [96] to the goods/services of concern.
Ak je možné ďalšie delenie, inventarizačné údaje by sa mali zhromaždiť iba pre tie jednotkové procesy, [95] ktoré možno priamo priradiť [96] k daným tovarom/službám.
Or if the system can be expanded, the additional functions shall be included in the analysis with results communicated for the expanded system as a whole rather than on an individual co-product level.
Alebo ak je možné rozšíriť systém, je potrebné zahrnúť ďalšie funkcie do analýzy a uviesť výsledky za rozšírený systém ako celok, nielen výsledky na úrovni individuálneho vedľajšieho produktu.
Allocation based on a relevant underlying physical relationship
Alokácia na základe relevantného zásadného fyzického vzťahu