natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Examples of EOL processes that shall be included in the OEF study are:
Primeri postopkov ob koncu življenjskega kroga, ki jih je treba vključiti v študijo okoljskega odtisa organizacij, so:
Collection and transport of EOL products and packages;
zbiranje in prevoz izrabljenih izdelkov in embalaže;
Dismantling of components from EOL products;
razstavljanje sestavnih delov izrabljenih izdelkov;
Avoided production due to recycling or reuse;
preprečena proizvodnja zaradi recikliranja ali ponovne uporabe;
Composting or other organic waste treatment methods;
kompostiranje ali druge metode ravnanja z organskimi odpadki;
Transport required to EOL treatment facilities.
potreben prevoz do obratov za obdelavo izrabljenih izdelkov.
As there is often no information on exactly what will happen at the EOL of a product, EOL scenarios are to be defined.
Pogosto ni natančno znano, kaj se bo zgodilo ob koncu življenjskega kroga izdelka, zato je treba določiti scenarije ob koncu življenjskega kroga.
The OEFSR shall define the EOL scenario(s) to be included in the OEF study, if any.
Sektorska pravila o okoljskem odtisu organizacij morajo določati scenarije ob koncu življenjskega kroga (če obstajajo), ki bodo vključeni v študijo okoljskega odtisa organizacije.
These scenarios shall be based on current (year of analysed time interval) practice, technology and data.
Ti scenariji morajo temeljiti na aktualni (leto analiziranega časovnega intervala) praksi, tehnologiji in podatkih.
Using considerably different nomenclature and other conventions make Resource Use and Emissions Profiles incompatible on different levels, thereby strongly limiting the combined use of Resource Use and Emissions Profiles datasets from different sources or an efficient, electronic exchange of data among practitioners.
Zaradi uporabe zelo različne nomenklature in drugih dogovorov so profili rabe virov in emisij na različnih ravneh nezdružljivi, zaradi česar je kombinirana uporaba naborov podatkov profilov rabe virov in emisij iz različnih virov ali učinkovita elektronska izmenjava podatkov med izvajalci zelo omejena.
This also hampers a clear unambiguous understanding and review of OEF reports.
To ovira tudi jasno in nedvoumno razumevanje ter pregled poročil o okoljskem odtisu organizacij.
It is therefore important to use the same nomenclature in all OEF studies.
Zato je pomembno, da se pri vseh študijah okoljskega odtisa organizacij uporablja enaka nomenklatura.
All resource use and emissions associated with the life cycle stages included in the defined system boundaries shall be documented using the International Reference Life Cycle Data System (ILCD) nomenclature and properties [65].
Dokumentirati je treba vse rabe virov in emisije, povezane s fazami življenjskega kroga, vključenimi v opredeljene meje sistema, pri čemer je treba uporabiti nomenklaturo in lastnosti iz mednarodnega referenčnega sistema podatkov o življenjskem krogu (ILCD) [65].
(Annex IV details the ILCD nomenclature rules and properties).If nomenclature and properties for a given flow are not available in the ILCD, the practitioner shall create an appropriate nomenclature and document the flow properties.
(Pravila nomenklature in lastnosti iz sistema ILCD so podrobno opredeljeni v Prilogi IV).Če nomenklatura in lastnosti za določen tok v sistemu podatkov o življenjskem krogu niso na voljo, mora izvajalec pripraviti ustrezno nomenklaturo in dokumentirati lastnosti toka.
Data quality indicators address how well the data fit the given process/activity in the Resource Use and Emissions Profile.
S kazalniki kakovosti podatkov se obravnava, kako dobro podatki ustrezajo zadevnemu postopku/dejavnosti iz profila rabe virov in emisij.
This section describes the data quality requirements and how the data quality shall be assessed.
V tem oddelku so opisane zahteve glede kakovosti podatkov in način, na katerega je treba kakovost podatkov oceniti.
Six quality criteria are adopted for OEF studies, of which five relate to the data and one to the method.
V zvezi s študijami okoljskega odtisa organizacij je bilo sprejetih šest meril kakovosti, od katerih jih je pet povezanih s podatki, eno pa z metodo.
These are summarised in Table 3.
Ta merila so povzeta v preglednici 3.
The representativeness (technological, geographical and time-related) characterises to what degree the processes and products selected are depicting the system analysed.
Reprezentativnost (tehnološka, geografska in časovna) prikazuje, v kolikšni meri izbrani postopki in izdelki predstavljajo analizirani sistem.
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.
V oceno kakovosti so poleg teh meril vključeni še trije vidiki, tj. dokumentacija (v skladu z obliko iz ILCD), skladnost z nomenklaturo iz ILCD in pregled.
The latter three are not included within the semi-quantitative assessment of the data quality as described in the subsequent paragraphs.
Ti trije vidiki niso vključeni v delno kvantitativno oceno kakovosti podatkov, ki je opisana v nadaljnjem besedilu.
Technological representativeness [66]Geographical representativeness [67]Time-related representativeness [68]Completeness
tehnološka reprezentativnost [66]geografska reprezentativnost [67]časovna reprezentativnost [68]celovitost
Parameter uncertainty [69]
negotovost parametrov [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.)
metodološka primernost in doslednost [70] (zahteve iz preglednice 6 je treba uporabljati do konca leta 2015. Od leta 2016 se bo zahtevala popolna skladnost z metodologijo okoljskega odtisa organizacij.)
Compliant with ILCD nomenclature document (e.g. use of ILCD reference elementary flows for IT-compatible inventories)
v skladu z dokumentirano nomenklaturo iz ILCD (npr. uporaba referenčnih elementarnih tokov iz ILCD za popise, združljive z informacijsko tehnologijo)
Review by a “qualified reviewer” (see chapter 9)
pregled, ki ga izvede „kvalificirani pregledovalec“ (glej poglavje 9)
Semi-quantitative based on Table 6.
delno kvantitativna ocena na podlagi preglednice 6
Data accounting for the subsequent 20 % (i.e. from 70 % to 90 %) of contributions to each EF impact category
Podatki, ki predstavljajo nadaljnjih 20 % (tj. 70 do 90 %) prispevka k vsaki kategoriji vpliva okoljskega odtisa
Qualitative expert judgement (Table 6 can be used to support the expert judgement).
kvalitativna strokovna presoja (preglednica 6 se lahko uporabi kot pomoč pri strokovni presoji)
Data used for approximation and filling identified gaps (beyond 90 % contribution to each EF impact category
Podatki, ki se uporabljajo za približevanje in zapolnjevanje ugotovljenih vrzeli (z več kot 90 % prispevka k vsaki kategoriji vpliva okoljskega odtisa)
Best available information
najboljši razpoložljivi podatki
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.
V naslednjih preglednicah (preglednica 5 in preglednica 6) in z naslednjo enačbo (formula 1) so opisana merila, ki jih je treba uporabiti pri delno kvantitativni oceni kakovosti podatkov.
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
Merila za delno kvantitativno oceno kakovosti podatkov popisa življenjskega kroga, ki se uporabljajo v študiji okoljskega odtisa organizacij na podlagi priročnika Inštituta za okolje Skupnega raziskovalnega središča Evropske komisije (2010d)
Quality rating (DQR)
Ocena kakovosti
To be judged with respect to the coverage of each environmental impact category and in comparison to a hypothetical ideal data quality.
Presoja, pri kateri se upošteva pokritost posamezne kategorije vpliva na okolje, pri čemer se podatki primerjajo s hipotetično idealno kakovostjo podatkov.
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.
Metode in metodološke izbire, uporabljene pri popisu življenjskega kroga (LCI) [71] (npr. dodelitev, zamenjava itd.), so skladne s ciljem in področjem uporabe, zlasti s predvideno uporabo kot pomoč pri odločitvah.
The methods have been consistently applied across all data [72].
Metode se dosledno uporabljajo v zvezi z vsemi podatki. [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.
Stopnja, do katere nabor podatkov odraža posebne pogoje sistema, ki je obravnavan glede na čas/starost podatkov, vključno z morebitnimi nabori podatkov o sekundarnem [73] postopku.
Comment: i.e. of the given year (and - if applicable – of annual or daily differences).
Opomba: tj. za določeno leto (in po potrebi razlike med leti ali dnevi).
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding technology, including for included background process datasets, if any.
Stopnja, do katere nabor podatkov odraža dejansko zadevno populacijo v zvezi s tehnologijo, vključno z morebitnimi vključenimi nabori podatkov o sekundarnem postopku.
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding geography, including for included background process datasets, if any.
Stopnja, do katere nabor podatkov odraža dejansko zadevno populacijo glede na geografske značilnosti, vključno z morebitnimi nabori podatkov o sekundarnem postopku.
Comment: The uncertainty assessment is only related to the Resource Use and Emissions Profile data, it does not cover the EF impact assessment.
Opomba: Ocena negotovosti se nanaša le na podatke za profil rabe virov in emisij ter ne vključuje presoje vpliva okoljskega odtisa.
Full compliance with all requirements of the OEF Guide
V celoti so izpolnjene vse zahteve iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij.
Case-specific [74]
Odvisno od okoliščin [74]
Case-specific
Odvisno od okoliščin
Attributional [75] Process based approach AND:
Atributivni [75] procesni pristop IN:
Following three method requirements of the OEF Guide met:
izpolnjene so naslednje tri zahteve glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij:
Dealing with multi-functionality;
obravnavanje večfunkcionalnosti;
EOL modelling;
modeliranje konca življenjskega kroga;
System boundary.
meja sistema.
Two of the following three method requirements of the OEF Guide met:
izpolnjeni sta dve od naslednjih treh zahtev glede metode iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij:
One of the following three method requirements of the OEF Guide met:
izpolnjena je ena od naslednjih treh zahtev glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij:
Attributional Process based approach BUT:
Atributivni procesni pristop, VENDAR:
None of the following three method requirements of the OEF Guide met:
izpolnjena ni nobena od naslednjih treh zahtev glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij:
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).
Splošno kakovost podatkov je treba izračunati tako, da se seštejejo ocene dosežene kakovosti – kot so določene v preglednici 6 – glede na posamezna merila kakovosti, pri čemer se ta vsota deli s skupnim številom meril (tj. šest).
Formula 1 provides the calculation provision (European Commission – JRC – IES 2010d, page 109).
Izračun je določen v formuli 1 (Evropska komisija – Skupno raziskovalno središče – Inštitut za okolje in trajnostni razvoj (2010d), str. 109).
DQR Data Quality Rating of the dataset;
DQR ocena kakovosti podatkov iz nabora podatkov;
TeR Technological Representativeness;
TeR tehnološka reprezentativnost;
GR Geographical Representativeness;
GR geografska reprezentativnost;
TiR Time-related Representativeness;
TiR časovna reprezentativnost;
C Completeness;
C celovitost;
P Parameter uncertainty;
P negotovost parametrov;
M Methodological Appropriateness and Consistency.
M metodološka primernost in doslednost.
> 1,6 to ≤ 2,0
> 1,6 do ≤ 2,0
> 2,0 to ≤ 3,0 [76]
> 2,0 do ≤ 3,0 [76]
> 3 to ≤ 4,0
> 3 do ≤ 4,0
Process: dyeing process.
Postopek: postopek barvanja
The following two method requirements of the OEF Guide met:
izpolnjeni sta naslednji zahtevi glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij:
EOL modelling.
modeliranje konca življenjskega kroga.
However, the following one method requirement of the OEF Guide is not met:
Naslednja zahteva glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij pa ni izpolnjena:
Fair uncertainty (20 % to 30 %]
Sprejemljiva raven negotovosti (20 % do 30 %)
The following one method requirement of the OEF Guide met:
izpolnjena je naslednja zahteva glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij:
However, the following two method requirements of the OEF Guide are not met:
Naslednji zahtevi glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij pa nista izpolnjeni:
Data quality requirements shall be met by an OEF study intended for external communication.
Študije okoljskega odtisa organizacij, namenjene zunanji komunikaciji, morajo izpolnjevati zahteve glede kakovosti podatkov.
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.
Študije okoljskega odtisa organizacij (ki naj bi bile skladne s tem Priročnikom o okoljskem odtisu organizacij), namenjene notranji uporabi, bi morale izpolnjevati zahteve glede kakovosti podatkov (tj. je izpolnjevanje priporočljivo), pri čemer pa izpolnjevanje teh zahtev ni obvezno.
Data quality requirements apply to both specific data and generic data.
Zahteve glede kakovosti podatkov veljajo za specifične in splošne podatke.
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.
Pri delno kvantitativni oceni kakovosti podatkov v okviru študij okoljskega odtisa organizacij je treba upoštevati naslednjih šest meril: tehnološko reprezentativnost, geografsko reprezentativnost, časovno reprezentativnost, celovitost, negotovost parametrov in metodološko primernost.
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.
Pri neobveznem presejalnem pregledu (če je izveden) morajo biti podatki, ki pri vsaki kategoriji vpliva okoljskega odtisa v okviru kvalitativne strokovne presoje predstavljajo najmanj 90 % prispevka k vplivu, ocenjeni vsaj z oceno kakovosti „sprejemljivo“.
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 okviru končnega profila rabe virov in emisij morajo biti specifični in splošni podatki o postopkih in/ali dejavnostih, ki predstavljajo najmanj 70 % prispevka k vsaki kategoriji vpliva okoljskega odtisa, na splošno ocenjeni vsaj z oceno „dobra kakovost“ [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.
Najmanj 2/3 preostalih 30 % (tj. 70 % do 90 %) je treba modelirati s podatki, ki so v okviru kvalitativne strokovne presoje ocenjeni vsaj z oceno „sprejemljiva kakovost“.
Remaining data (used for approximation and filling identified gaps (beyond 90 % contribution to environmental impacts)) shall be based on best available information.
Preostali podatki (ki se uporabljajo za približevanje in zapolnjevanje ugotovljenih vrzeli (z več kot 90-odstotnim prispevkom k vplivom na okolje)) morajo temeljiti na najboljših razpoložljivih informacijah.
This is summarised in Table 4.
To je povzeto v preglednici 4.
The data quality requirements for technological, geographical and time related representativeness shall be subject to review as part of the OEF study.
Zahteve glede kakovosti podatkov v zvezi s tehnološko, geografsko in časovno reprezentativnostjo je treba preučiti v okviru študije okoljskega odtisa organizacij.
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.
Zahteve glede kakovosti podatkov v zvezi s celovitostjo, metodološko primernostjo in doslednostjo ter negotovostjo parametrov je treba izpolniti tako, da se uporabijo samo splošni podatki iz virov podatkov, ki izpolnjujejo zahteve iz Priročnika o okoljskem odtisu organizacij.
For generic data: data quality shall be conducted at the level of the input flows, e.g. purchased paper used in a printing office;
za splošne podatke: oceno kakovosti podatkov je treba izvesti na ravni vhodnih tokov, npr. kupljeni papir, ki se uporablja v uradu za tisk;
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.
za specifične podatke: oceno kakovosti podatkov je treba izvesti na ravni posameznega postopka ali sklopa postopkov ali na ravni posameznega vhodnega toka.
The OEFSR shall for example specify which data quality score related to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Ta pravila morajo na primer določati, koliko točk v zvezi s časovno reprezentativnostjo naj bi se v okviru ocene kakovosti podatkov dodelilo naboru podatkov za zadevno leto.
The OEFSR may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to the default criteria).
V sektorskih pravilih o okoljskem odtisu organizacij so lahko določena dodatna merila za oceno kakovosti podatkov (v primerjavi s privzetimi merili).
The OEFSR may specify more stringent data quality requirements regarding e.g.:
Sektorska pravila o okoljskem odtisu organizacij lahko določajo strožje zahteve glede kakovosti podatkov, npr. za:
Foreground processes [78]
primarne postopke [78];
Background processes (both upstream and downstream stages);
sekundarne postopke (v fazah na začetku in koncu dobavne verige),
Key supply chain processes/activities for the sector;
postopke/dejavnosti v dobavni verigi, ki so ključni za sektor,
Key EF impact categories for the sector.
kategorije vpliva okoljskega odtisa, ki so ključne za zadevni sektor.
DQR = 2,2 corresponds to an overall “good quality”.
DQR = 2,2 ustreza splošni oceni „dobra kakovost“.
Specific data are data directly measured or collected representative of activities at a specific facility or set of facilities.
Specifični podatki so neposredno izmerjeni ali zbrani podatki, ki so reprezentativni za dejavnosti v določenem objektu ali sklopu objektov.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products, emissions and waste.
Vhodni tokovi so (na primer) poraba energije, vode, materialov itd., medtem ko so izhodni tokovi izdelki, soizdelki, emisije in odpadki.
Emissions can be divided into three categories: emissions to air, to water and to soil.
Emisije je mogoče razdeliti v tri kategorije: emisije v zrak, vodo in tla.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data and related emission factors.
Pri zbiranju, merjenju ali izračunu specifičnih podatkov se lahko uporabijo podatki o dejavnosti in ustrezni faktorji emisij.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to the data quality requirements.
Opozoriti bi bilo treba, da je faktorje emisij mogoče izpeljati iz splošnih podatkov, ki izpolnjujejo zahteve glede kakovosti podatkov.
Data Collection - Measurements and Tailored Questionnaires
Zbiranje podatkov – meritve in prilagojeni vprašalniki
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.
Najbolj reprezentativni viri podatkov o specifičnih postopkih so meritve, izvedene neposredno med postopkom, ali podatki, ki se pridobijo od upravljavcev objektov na podlagi razgovorov ali vprašalnikov.
The data may need scaling, aggregation or other forms of mathematical treatment to bring them in relation to the Product Portfolio.
Podatke je morda treba prilagoditi, združiti ali drugače matematično obdelati, da se jih prilagodi portfelju izdelkov.
Typical specific data sources include:
Značilni viri specifičnih podatkov so:
Process or plant level consumption data;
podatki o porabi na ravni postopka ali obrata;
Bills and stock/inventory-changes of consumables;
računi in spremembe zalog/inventarja potrošnega materiala;
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);
deklarirane emisije/emisije, sporočene organom za pravne namene, kot so dovoljenja, ali zaradi izpolnjevanja zahtev glede poročanja, na primer v skladu z Evropskim registrom izpustov in prenosov onesnaževal (E-PRTR) ali njegovim predhodnikom, tj. Evropskim registrom emisij onesnaževal (EPER);
Emission measurements (concentrations plus corresponding off-gas and wastewater amounts);
meritve emisij (koncentracije in ustrezne količine odpadnih plinov in voda);
Composition of waste and products;
sestava odpadkov in izdelkov;
Specific data [79] shall be obtained for all processes/activities within the defined Organisational boundary and for background processes/activities where appropriate [80].
Specifične podatke [79] je treba pridobiti za vse postopke/dejavnosti znotraj opredeljene organizacijske meje in po potrebi za sekundarne postopke/dejavnosti [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.
Če so splošni podatki bolj reprezentativni ali ustreznejši od specifičnih podatkov o primarnih postopkih (ki jih je treba navesti v poročilu in utemeljiti), jih je treba uporabiti tudi za primarne postopke.
Specify the requirements for the collection of specific data for each process/activity;
zahteve glede zbiranja specifičnih podatkov za posamezen postopek/dejavnost;
Location of data collection (e.g. domestically, internationally, representative factories);
lokacijo zbiranja podatkov (npr. v matični državi, na mednarodni ravni, v reprezentativnih tovarnah),
Term of data collection (e.g. year, season, month, etc.);
obdobjem zbiranja podatkov (npr. leto, sezona, mesec itd.),
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.
kadar je treba omejiti obseg lokacije ali obdobja zbiranja podatkov, je treba to utemeljiti in dokazati, da bodo zbrani podatki zadostovali za vzorec.
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.
Opomba: v skladu z osnovnim pravilom lokacija zbiranja podatkov zajema vsa ciljna območja, pri čemer obdobje zbiranja podatkov traja leto ali več.
Generic data refer to data that are not based on direct measurements or calculation for the respective specific process(es).
Splošni podatki se nanašajo na podatke, ki ne temeljijo na neposrednih meritvah ali izračunih za ustrezne specifične postopke.