natgillin/translations-raw huggingface dataset:
This section describes the data quality requirements and how the data quality shall be assessed.
Táto časť opisuje požiadavky na kvalitu údajov a spôsob, ako treba hodnotiť kvalitu údajov.
Six quality criteria are adopted for OEF studies, of which five relate to the data and one to the method.
V štúdiách o OEF sa používa šesť kritérií kvality, z ktorých päť sa týka údajov a jedno sa týka metódy.
These are summarised in Table 3.
Tieto kritériá sú zhrnuté v Tab. 3.
The representativeness (technological, geographical and time-related) characterises to what degree the processes and products selected are depicting the system analysed.
Reprezentatívnosť (technologická, geografická a časová) charakterizuje, do akej miery vybrané procesy a výrobky znázorňujú analyzované systémy.
Besides these criteria, three more aspects are included in the quality assessment, i.e. documentation (compliance with ILCD format), compliance with ILCD nomenclature, and review.
Okrem uvedených kritérií sú do hodnotenia kvality zahrnuté ďalšie tri aspekty, t. j. dokumentácia (súlad s formátom ILCD), súlad s názvoslovím ILCD a preskúmanie.
The latter three are not included within the semi-quantitative assessment of the data quality as described in the subsequent paragraphs.
Tieto tri aspekty nie sú súčasťou semikvantitatívneho hodnotenia kvality údajov, ako je uvedené v nasledujúcich odsekoch.
Technological representativeness [66]Geographical representativeness [67]Time-related representativeness [68]Completeness
technologická reprezentatívnosť [66]geografická reprezentatívnosť [67]časová reprezentatívnosť [68]úplnosť
Parameter uncertainty [69]
neistota parametra [69]
Methodological Appropriateness and Consistency [70] (The requirements as defined in Table 6 shall apply until end of 2015. From 2016 onwards, full compliance with the OEF methodology will be required.)
Metodická vhodnosť a konzistentnosť [70] (Požiadavky uvedené v tabuľke 6 sú platné do konca roka 2015. Od roku 2016 sa bude požadovať úplný súlad s metodikou OEF.)
Compliant with ILCD nomenclature document (e.g. use of ILCD reference elementary flows for IT-compatible inventories)
Súlad s dokumentom názvoslovia ILCD (napr. používanie referenčných elementárnych tokov ILCD pre inventáre kompatibilné s IT systémami)
Review by a “qualified reviewer” (see chapter 9)
Preskúmanie „kvalifikovaným kontrolórom“ (pozri kapitolu 9)
Semi-quantitative based on Table 6.
Semikvantitatívne hodnotenie podľa tab. 6.
Data accounting for the subsequent 20 % (i.e. from 70 % to 90 %) of contributions to each EF impact category
Údaje týkajúce sa nasledujúcich 20 % (t. j. od 70 % do 90 %) príspevkov v jednotlivých kategóriách vplyvu environmentálnej stopy
Qualitative expert judgement (Table 6 can be used to support the expert judgement).
Kvalitatívny odborný posudok (na účely odborného posudku sa môže použiť tab. 6).
Data used for approximation and filling identified gaps (beyond 90 % contribution to each EF impact category
Údaje použité na znižovanie a odstraňovanie zistených nedostatkov (presahujúce 90 % podielov v jednotlivých kategóriách vplyvu environmentálnej stopy)
Best available information
Najlepšie dostupné informácie
The following tables (Table 5 and Table 6) and equation (Formula 1) describe the criteria to be used for a semi-quantitative assessment of data quality.
Tieto tabuľky (tab. 5 a Tab. 6) a rovnica (vzorec 1) opisujú kritériá, ktoré sa použijú pri semikvantitatívnom hodnotení kvality údajov.
Criteria for the semi-quantitative assessment of the data quality of the Life Cycle Inventory data used in the OEF study, based on EC–JRC–IE 2010d
Kritériá semikvantitatívneho hodnotenia kvality údajov inventára životného cyklu použitých v štúdii o OEF podľa EC–JRC–IE 2010d
Quality rating (DQR)
Hodnotenie kvality (DQR)
To be judged with respect to the coverage of each environmental impact category and in comparison to a hypothetical ideal data quality.
Posúdi sa vzhľadom na rozsah jednotlivých kategórií environmentálneho vplyvu a v porovnaní s hypotetickou kvalitou ideálnych údajov.
The applied Life Cycle Inventory (LCI) methods [71] and methodological choices (e.g. allocation, substitution, etc.) are in line with the goal and scope, especially with the intended applications as support to decisions.
Použité metódy [71] a metodické postupy (napr. alokácia, substitúcia atď.) inventára životného cyklu (LCI) sú v súlade s cieľom a rozsahom, najmä s plánovaným využitím ako podpory pri rozhodovaní.
The methods have been consistently applied across all data [72].
Metódy sa pri všetkých údajoch použili konzistentne [72].
Degree to which the dataset reflects the specific conditions of the system being considered regarding the time/age of the data and including background [73] process datasets, if any.
Miera, v akej súbor údajov odráža konkrétne podmienky hodnoteného systému týkajúce sa času / veku údajov vrátane súborov údajov o procesoch v pozadí [73], pokiaľ existujú.
Comment: i.e. of the given year (and - if applicable – of annual or daily differences).
Poznámka: t. j. za daný rok (a, ak je to použiteľné, medziročné rozdiely alebo rozdiely medzi jednotlivými dňami).
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding technology, including for included background process datasets, if any.
Miera, v akej súbor údajov odráža skutočné sledované hodnoty týkajúce sa technológie vrátane súborov údajov o procesoch v pozadí, pokiaľ existujú.
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding geography, including for included background process datasets, if any.
Miera, v akej súbor údajov odráža skutočné sledované hodnoty týkajúce sa geografickej oblasti vrátane súborov údajov o procesoch v pozadí, pokiaľ existujú.
Comment: The uncertainty assessment is only related to the Resource Use and Emissions Profile data, it does not cover the EF impact assessment.
Poznámka: Hodnotenie neistoty sa týka iba údajov profilu využívania zdrojov a emisií, netýka sa posúdenia vplyvov environmentálnej stopy.
Full compliance with all requirements of the OEF Guide
Úplný súlad so všetkými požiadavkami príručky OEF
Case-specific [74]
Závisí od konkrétnych prípadov [74]
Case-specific
Závisí od konkrétnych prípadov
Attributional [75] Process based approach AND:
Atribučný [75] prístup založený na procesoch A:
Following three method requirements of the OEF Guide met:
Uvedené tri požiadavky týkajúce sa metód podľa príručky OEF sú splnené:
Dealing with multi-functionality;
riešenie multifunkčnosti;
EOL modelling;
modelovanie konca životnosti;
System boundary.
systémová hranica.
Two of the following three method requirements of the OEF Guide met:
Dve z troch uvedených požiadaviek týkajúcich sa metód podľa príručky OEF sú splnené:
One of the following three method requirements of the OEF Guide met:
Jedna z troch uvedených požiadaviek týkajúcich sa metód podľa príručky OEF je splnená:
Attributional Process based approach BUT:
Atribučný prístup založený na procesoch, ALE:
None of the following three method requirements of the OEF Guide met:
Žiadna z uvedených troch požiadaviek týkajúcich sa metód podľa príručky OEF nie je splnená:
The overall data quality shall be calculated by summing up the achieved quality rating (DQR) – as determined according to table 6 - for each of the quality criteria, divided by the total number of criteria (i.e. 6).
Celková kvalita údajov sa vypočíta tak, že hodnotenie kvality (DQR) - určené podľa tabuľky 6 - dosiahnuté pri každom kritériu kvality sa sčíta a následne vydelí celkovým počtom kritérií (t. j. číslom 6).
Formula 1 provides the calculation provision (European Commission – JRC – IES 2010d, page 109).
Formula (vzor) 1 uvádza postup výpočtu (Európska komisia – JRC – IES 2010d, strana 109).
DQR Data Quality Rating of the dataset;
DQR hodnotenie kvality údajov v súbore údajov;
TeR Technological Representativeness;
TeR technologická reprezentatívnosť;
GR Geographical Representativeness;
GR geografická reprezentatívnosť;
TiR Time-related Representativeness;
TiR časová reprezentatívnosť;
C Completeness;
C úplnosť;
P Parameter uncertainty;
P neistota parametra;
M Methodological Appropriateness and Consistency.
M metodická vhodnosť a konzistentnosť.
> 1,6 to ≤ 2,0
> 1,6 až ≤ 2,0
> 2,0 to ≤ 3,0 [76]
> 2,0 až ≤ 3,0 [76]
> 3 to ≤ 4,0
> 3 až ≤ 4,0
Process: dyeing process.
Proces: farbenie.
The following two method requirements of the OEF Guide met:
Uvedené dve požiadavky týkajúce sa metód podľa príručky OEF sú splnené:
EOL modelling.
modelovanie konca životnosti.
However, the following one method requirement of the OEF Guide is not met:
Táto požiadavka týkajúce sa metód podľa príručky OEF však splnená nie je:
Fair uncertainty (20 % to 30 %]
Prípustná neistota (20 % až 30 %)
The following one method requirement of the OEF Guide met:
Uvedená požiadavka týkajúca sa metód podľa príručky OEF je splnená:
However, the following two method requirements of the OEF Guide are not met:
Tieto dve požiadavky týkajúce sa metód podľa príručky OEF však splnené nie sú:
Data quality requirements shall be met by an OEF study intended for external communication.
Štúdia o OEF, ktorá je určená na externú komunikáciu, musí spĺňať požiadavky na kvalitu údajov.
For OEF studies (claiming to be in line with this OEF 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 OEF (podľa tvrdení v súlade s touto príručkou OEF) určených na vnútorné využitie by mali byť uvedené požiadavky na kvalitu údajov splnené (t. j. sú odporúčané), nie sú však povinné.
Data quality requirements apply to both specific data and generic data.
Požiadavky na kvalitu údajov sa vzťahujú tak na konkrétne údaje, ako aj na všeobecné údaje.
The following 6 criteria shall be adopted for semi-quantitative assessment of data quality in OEF studies: technological representativeness, geographical representativeness, time-related representativeness, completeness, parameter uncertainty and methodological appropriateness.
Na účely semikvantitatívneho hodnotenia kvality údajov v štúdiách o OEF je potrebné uplatniť týchto 6 kritérií: technologická reprezentatívnosť, geografická reprezentatívnosť, časová reprezentatívnosť, úplnosť, neistota parametra a metodická vhodnosť.
In the optional screening step (if conducted) 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 qualitative expert judgement.
Pre fázu dobrovoľného skríningu (pokiaľ sa vykoná) sa požaduje aspoň „prípustná“ kvalita údajov, ktoré sa podľa hodnotenia 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 and/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 [77].
V konečnom profile využívania zdrojov a emisií sa v prípade procesov a/alebo činností, ktoré predstavujú najmenej 70 % jednotlivých kategórií vplyvu environmentálnej stopy, musia konkrétne aj všeobecné údaje dosiahnuť aspoň celkovú úroveň „dobrej kvality“ [77].
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 70 % to 90 %) shall be modelled with at least “fair quality” data, as assessed via qualitative expert judgement.
Minimálne 2/3 zvyšných 30 % (t. j. 70 % až 90 %) sa musia modelovať s využitím údajov, ktoré majú podľa hodnotenia kvalitatívneho odborného posudku aspoň „prípustnú kvalitu“.
Remaining data (used for approximation and filling identified gaps (beyond 90 % contribution to environmental impacts)) shall be based on best available information.
Zvyšné údaje (použité na znižovanie a odstraňovanie zistených nedostatkov (presahujúce 90 % podielov v jednotlivých kategóriách vplyvu environmentálnej stopy)) musia byť založené na najlepších dostupných informáciách.
This is summarised in Table 4.
Tieto kritériá sú zhrnuté v Tab. 4.
The data quality requirements for technological, geographical and time related representativeness shall be subject to review as part of the OEF study.
Požiadavky týkajúce sa kvality údajov, pokiaľ ide o technologickú, geografickú a časovú reprezentatívnosť, sa v rámci štúdie o OEF musia preskúmať.
The data quality requirements related to completeness, methodological appropriateness & consistency, and parameter uncertainty shall be met by sourcing generic data exclusively from data sources complying with the requirements of this OEF Guide.
Splnenie požiadaviek kvality údajov týkajúcich sa úplnosti, metodickej vhodnosti a konzistentnosti a neistoty parametra sa zabezpečí prostredníctvom čerpania všeobecných údajov výhradne zo zdrojov údajov, ktoré spĺňajú požiadavky uvedené v tejto príručke OEF.
For generic data: data quality shall be conducted at the level of the input flows, e.g. purchased paper used in a printing office;
v prípade všeobecných údajov: hodnotenie kvality údajov sa vykoná na úrovni tokov vstupov, napr. kúpený papier použitý v tlačiarni;
For specific data: data quality shall be conducted at the level of an individual process or aggregated processes, or at the level of individual input flows.
v prípade konkrétnych údajov: sa hodnotenie kvality údajov vykoná na úrovni individuálnych alebo súhrnných procesov, alebo na úrovni tokov jednotlivých vstupov.
The OEFSR shall for example specify which data quality score related to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
OEFSR musia napríklad špecifikovať, koľko percent kvality údajov, ktoré sa týkajú časovej reprezentatívnosti, by sa malo prideliť súboru údajov za daný rok.
The OEFSR may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to the default criteria).
Pravidlá OEFSR môžu špecifikovať dodatočné kritériá hodnotenia kvality údajov (v porovnaní so štandardnými kritériami).
The OEFSR may specify more stringent data quality requirements regarding e.g.:
Pravidlá OEFSR môžu stanoviť prísnejšie požiadavky týkajúce sa kvality údajov, pokiaľ ide napr. o:
Foreground processes [78]
procesy v popredí [78];
Background processes (both upstream and downstream stages);
procesy v pozadí (v počiatočných aj v neskorších fázach);
Key supply chain processes/activities for the sector;
kľúčové procesy/činnosti dodávateľského reťazca v danom sektore;
Key EF impact categories for the sector.
kľúčové kategórie vplyvu environmentálnej stopy v danom sektore.
DQR = 2,2 corresponds to an overall “good quality”.
DQR = 2,2 zodpovedá celkovej „dobrej kvalite“.
Specific data are data directly measured or collected representative of activities at a specific facility or set of facilities.
Konkrétne údaje sú priamo merané alebo zhromažďované reprezentatívne údaje o činnostiach v konkrétnom zariadení alebo v skupine zariadení.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products, emissions and waste.
Vstupmi sú (napríklad) používanie energie, vody, materiálov atď. Výstupmi sú výrobky, vedľajšie produkty, emisie a odpad.
Emissions can be divided into three categories: emissions to air, to water and to soil.
Emisie možno rozdeliť do troch kategórií: emisie do vzduchu, do vody a do pôdy.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data and related emission factors.
Konkrétne údaje možno zhromaždiť, odmerať alebo vypočítať s využitím údajov o činnostiach a súvisiacich emisných faktorov.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to the data quality requirements.
Treba poznamenať, že emisné faktory možno odvodiť od všeobecných údajov, na ktoré sa vzťahujú požiadavky týkajúce sa kvality 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 facility 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 zariadení prostredníctvom rozhovorov alebo dotazníkov.
The data may need scaling, aggregation or other forms of mathematical treatment to bring them in relation to the Product Portfolio.
Môže byť potrebné upraviť mierku údajov, sčítať ich, alebo inak matematicky upraviť, aby súviseli s portfóliom výrobkov.
Typical specific data sources include:
Medzi typické zdroje konkrétnych údajov patria:
Process or plant level consumption data;
údaje o spotrebe na úrovni procesov alebo zariadení;
Bills and stock/inventory-changes of consumables;
účty a zmeny zásob/inventára spotrebného materiálu;
Emission declared/reported to authorities for legal purposes such as permits or fulfilling reporting requirements like according to the European Pollutant Release and Transfer Register (E-PRTR), or the predecessor European Pollutant Emission Register (EPER);
emisie priznané/oznámené orgánom na právne účely, ako sú povolenia alebo plnenie požiadaviek na podávanie správ podľa Európskeho registra uvoľňovania a prenosov znečisťujúcich látok (E-PRTR) alebo podľa jeho predchodcu, Európskeho registra emisií znečisťujúcich látok (EPER);
Emission measurements (concentrations plus corresponding off-gas and wastewater amounts);
merania emisií (koncentrácie a zodpovedajúce množstvá emitovaných plynov a odpadových vôd);
Composition of waste and products;
zloženie odpadu a výrobkov;
Specific data [79] shall be obtained for all processes/activities within the defined Organisational boundary and for background processes/activities where appropriate [80].
Konkrétne údaje [79] je potrebné získať v prípade všetkých procesov/činností v rámci vymedzených organizačných hraníc a v prípade všetkých procesov/činností v pozadí, pokiaľ je to vhodné [80].
However, if generic data are more representative or appropriate than specific data (to be reported and justified) for foreground processes, generic data shall also be used for the foreground processes.
Ak sú však všeobecné údaje viac reprezentatívne alebo vhodnejšie ako konkrétne údaje týkajúce sa procesov v popredí (ktoré sa majú vykázať a odôvodniť), všeobecné údaje sa použijú aj pri procesoch v popredí.
The OEFSR shall:
Pravidlá OEFSR musia:
Specify the requirements for the collection of specific data for each process/activity;
špecifikovať požiadavky na zhromažďovanie konkrétnych údajov o každom procese/činnosti;
Location of data collection (e.g. domestically, internationally, representative factories);
miesto zhromažďovania údajov (napr. na domácej, medzinárodnej úrovni, reprezentatívne továrne);
Term of data collection (e.g. year, season, month, etc.);
obdobie zhromažďovania údajov (napr. rok, ročné obdobie, mesiac atď.);
When the location or term of data collection shall be limited to a certain range, provide a justification and show that the collected data will serve as sufficient samples.
ak treba vymedziť miesto alebo obdobie zhromažďovania údajov, uviesť odôvodnenie a preukázať, že zhromaždené údaje budú ako vzorky postačujúce.
Note: The basic rule is that the location of data collection is all target areas and the term of data collection is one year or more.
Poznámka: Platí základné pravidlo, že miestom zhromažďovania údajov sú všetky cieľové oblasti a obdobie zhromažďovania údajov je jeden rok alebo viac.
Generic data refer to data that are not based on direct measurements or calculation for the respective specific process(es).
Všeobecné údaje sú údaje, ktoré nie sú založené na priamych meraniach alebo výpočtoch pri jednotlivých konkrétnych procesoch.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the OEF study, or multi-sector.
Všeobecné údaje sa môžu týkať buď konkrétneho sektora, t. j. sektora posudzovaného v rámci štúdie o OEF, alebo môžu byť viacsektorové.
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.
To ensure comparability, generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
Na zabezpečenie porovnateľnosti musia všetky všeobecné údaje spĺňať požiadavky týkajúce sa kvality údajov uvedené v tejto príručke OEF.
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this OEF Guide (see below).
Všeobecné údaje by sa mali podľa možnosti získavať zo zdrojov údajov, ktoré sú uvedené v tejto príručke OEF (pozri ďalej).
Databases provided by international governmental organisations (for example IEA, FAO, UNEP);
databáz poskytovaných medzinárodnými vládnymi organizáciami (napr. IEA, FAO, UNEP);
National governmental LCI database projects (for data specific to the database host country);
vnútroštátnych vládnych projektov databáz LCI (v prípade údajov týkajúcich sa databázy hostiteľskej krajiny);
Potential sources of generic data can be found in e.g. the Resource Directory of the European Platform on LCA [81].
Potenciálne zdroje všeobecných údajov možno nájsť napr. v zozname zdrojov európskej platformy pre hodnotenie životného cyklu [81].
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 and activities outside the defined Organisational boundary or for providing emission factors for activity data describing foreground processes.
Všeobecné údaje by sa mali použiť iba v prípade procesov a činností mimo vymedzených organizačných hraníc alebo na účely emisných faktorov týkajúcich sa údajov o činnostiach, ktoré charakterizujú procesy v popredí.
Moreover, for those processes and activities within the Organisational boundaries which are better represented by generic data, generic data shall be used (see previous requirement).
Okrem toho v prípade tých procesov a činností v rámci organizačných hraníc, pri ktorých sú všeobecné údaje reprezentatívnejšie, sa použijú všeobecné údaje (pozri predchádzajúcu požiadavku).
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
Všetky všeobecné údaje musia spĺňať požiadavky na kvalitu údajov uvedené v tejto príručke OEF.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the OEF report.
Zdroje údajov musia byť jasne zdokumentované a vykázané v správe OEF.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide) should, where available, be sourced from:
Všeobecné údaje (pokiaľ spĺňajú požiadavky týkajúce sa kvality údajov uvedené v tejto príručke OEF) by sa mali podľa možnosti získavať z:
Data developed in line with the requirements for the relevant OEFSRs;
údajov vypracovaných v súlade s požiadavkami týkajúcimi sa príslušných pravidiel OEFSR;
Data developed in line with the requirements for OEF studies;
údajov vypracovaných v súlade s požiadavkami týkajúcimi sa štúdií o OEF;
Data developed in line with the requirements for Product Environmental Footprint studies;
údajov vypracovaných v súlade s požiadavkami týkajúcimi sa štúdií o environmentálnej stope výrobkov;
International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Data Network (giving preference to “ILCD-compliance” over “ILCD Data Network – entry level” datasets) [82];
siete údajov medzinárodného systému referenčných údajov o životnom cykle (ILCD) (pričom súbory údajov, ktoré sú v súlade s ILCD, majú prednosť pred súbormi údajov, ktoré sú so sieťou údajov ILCD v súlade iba na východiskovej úrovni) [82];
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [81] http://lca.jrc.ec.europa.eu/lcainfohub/datasetArea.vm
európskej referenčnej databázy hodnotenia životného cyklu (ELCD) [81] http://lca.jrc.ec.europa.eu/lcainfohub/datasetArea.vm
Where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data are not available;
kedy je povolené používať všeobecné údaje ako približné údaje pri látke, pri ktorej nie sú k dispozícii konkrétne údaje;