natgillin/translations-raw huggingface dataset:
The latter three are not included within the semi-quantitative assessment of the data quality as described in the following paragraphs.
Ti trije vidiki niso vključeni v delno kvantitativno oceno kakovosti podatkov, ki je opisana v nadaljnjem besedilu.
These however shall be fulfilled.
Kljub temu morajo biti te zahteve izpolnjene.
Data quality criteria, documentation, nomenclature and review
Merila glede kakovosti podatkov, dokumentacija, nomenklatura in pregled
Data quality criteria
Merila glede kakovosti podatkov
Technological representativeness [78]Geographical representativeness [79]Time-related representativeness [80]Completeness
tehnološka reprezentativnost [78]geografska reprezentativnost [79]časovna reprezentativnost [80]celovitost
Parameter uncertainty [81]Methodological Appropriateness and Consistency [82] (the requirements as defined in Table 7 shall apply until end of year 2015. From 2016, full compliance with the PEF methodology will be required)
negotovost parametrov [81]metodološka primernost in doslednost [82] (zahteve iz preglednice 7 je treba uporabljati do konca leta 2015. Od leta 2016 se bo zahtevala popolna skladnost z metodologijo okoljskega odtisa izdelkov)
Compliant with ILCD format
v skladu z obliko iz ILCD
Compliant with ILCD nomenclature (e.g. use of ILCD reference elementary flows for IT compatible inventories)
skladno z nomenklaturo iz ILCD (npr. uporaba referenčnih elementarnih tokov iz ILCD za popise, združljive z informacijsko tehnologijo)
Review by "Qualified reviewer” (see chapter 8):
pregled, ki ga izvede „kvalificirani pregledovalec“ (glej poglavje 8):
Separate review report
ločeno poročilo o pregledu
Table 4
Preglednica 4.
Overview of requirements for data quality and the assessment of data quality
Pregled zahtev glede kakovosti podatkov in ocena kakovosti podatkov
Minimum data quality required
Najnižja zahtevana raven kakovosti podatkov
Type of required data quality assessment
Vrsta zahtevane ocene kakovosti podatkov
Data covering at least 70 % of contributions to each EF impact category
Podatki, ki predstavljajo najmanj 70 % prispevka k vsaki kategoriji vpliva okoljskega odtisa
Overall “Good” data quality (DQR ≤ 3,0)
splošna „dobra“ raven kakovosti podatkov (DQR ≤ 3,0)
Semi-quantitative based on Table 5
delno kvantitativna ocena na podlagi preglednice 5
Data accounting for 20-30 % of contributions to each EF impact category
Podatki, ki predstavljajo 20–30 % prispevka k vsaki kategoriji vpliva okoljskega odtisa
Overall “Fair” data quality
splošna „sprejemljiva“ raven kakovosti podatkov
Qualitative expert judgement (Table 7 can be used to support the expert judgement).
kvalitativna strokovna presoja (preglednica 7 se lahko uporabi kot pomoč pri strokovni presoji)
No quantification required.
Količinska opredelitev ni potrebna.
Data used for approximation and filling identified gaps (no more than 10 % of the contribution to each EF impact category)
Podatki, ki se uporabljajo za približevanje in zapolnjevanje ugotovljenih vrzeli (največ 10 % prispevka k vsaki kategoriji vpliva okoljskega odtisa)
Best available data
najboljši razpoložljivi podatki
Semi-quantitative assessment of data quality
Delno kvantitativna ocena kakovosti podatkov
Table 5 gives an overview of the criteria used for semi-quantitative assessment of data quality; Table 6 and corresponding equations describe the criteria to be used for a semi-quantitative assessment of data quality.
Preglednica 5 vsebuje pregled meril, ki se uporabljajo pri delno kvantitativni oceni kakovosti podatkov. Preglednica 6 in ustrezne enačbe podajajo merila za delno kvantitativno oceno kakovosti podatkov.
Annex VII provides an example of data quality requirements for intermediate paper products.
V Prilogi VII je naveden primer zahtev glede kakovosti podatkov za papirne polizdelke.
Criteria for semi-quantitative assessment of overall data quality of the Life Cycle Inventory datasets used in the EF study
Merila za delno kvantitativno oceno splošne kakovosti podatkov iz nabora podatkov popisa življenjskega kroga, ki se uporabljajo v študiji okoljskega odtisa.
Quality level
Raven kakovosti
Quality rating
Ocena kakovosti
Methodological appropriateness and consistency
Metodološka primernost in doslednost
Time representativeness
Časovna reprezentativnost
Technological representativeness
Tehnološka reprezentativnost
Geographical representativeness
Geografska reprezentativnost
Parameter uncertainty
Negotovosti parametrov
To be judged with respect to the coverage for each EF impact category and in comparison to a hypothetical ideal data quality
Presoja, pri kateri se upošteva pokritost posamezne kategorije vpliva okoljskega odtisa, pri čemer se podatke primerja s hipotetično idealno kakovostjo podatkov.
The applied LCI methods and methodological choices (e.g. allocation, substitution, etc.) are in line with the goal and scope of the dataset, especially its intended applications as support to decisions.
Metode in metodološke izbire, uporabljene pri popisu življenjskega kroga (npr. dodelitev, zamenjava itd.), so skladne s ciljem in področjem uporabe nabora podatkov, zlasti s predvideno uporabo kot pomoč pri odločitvah.
The methods have also been consistently applied across all data [83].
Poleg tega se metode dosledno uporabljajo v zvezi z vsemi podatki [83].
Degree to which the dataset reflects the specific conditions of the system being considered regarding the time/age of the data, and including background 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 postopku.
Comment: i.e. of the given year (and, if applicable, of intra-annual or intra-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 datasets, if any.
Stopnja, do katere nabor podatkov odraža dejansko zadevno populacijo v zvezi s tehnologijo, vključno z morebitnimi nabori podatkov o sekundarnem postopku.
Comment: i.e. of the technological characteristics including operating conditions.
Opomba: tj. za tehnološke lastnosti, vključno s pogoji delovanja.
Degree to which the dataset reflects the true population of interest regarding geography, including background 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: i.e. of the given location/site, region, country, market, continent, etc.
Opomba: tj. glede na določeno lokacijo/območje, regijo, državo, trg, celino itd.
Qualitative expert judgement or relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used.
Kvalitativna strokovna presoja ali relativni standardni odmik, izražen v odstotkih, če se uporabi simulacija Monte Carlo.
Comment: The uncertainty assessment is related to the resource use and emission data only; it does not cover the EF impact assessment.
Opomba: Ocena negotovosti se nanaša le na podatke o rabi virov in emisijah ter ne vključuje presoje vpliva okoljskega odtisa.
Meets the criterion to a very high degree, without need for improvement.
Stopnja izpolnjevanja merila je zelo visoka, zato izboljšanje ni potrebno.
Very good completeness
Zelo dobra raven celovitosti
Full compliance with all requirements of the PEF Guide
V celoti so izpolnjene vse zahteve iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov.
Context–specific
Odvisno od okoliščin
Very low uncertainty
Zelo nizka raven negotovosti
Meets the criterion to a high degree, with little significant need for improvement.
Stopnja izpolnjevanja merila je visoka, zato je potrebno le manjše izboljšanje.
Good completeness
Visoka raven celovitosti
Attributional [84] process-based approach AND:
Atributivni [84] procesni pristop IN:
Following three method requirements of the PEF Guide met:
izpolnjene so naslednje tri zahteve glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov:
Dealing with multi-functionality
obravnavanje večfunkcionalnosti.
End of life modelling
modeliranje konca življenjskega kroga.
System boundary
meja sistema.
Low uncertainty
Nizka raven negotovosti
Fair
Sprejemljiva
Meets the criterion to an acceptable degree, but merits improvement.
Stopnja izpolnjevanja merila je zadovoljiva, vendar je potrebno izboljšanje.
Fair completeness
Sprejemljiva raven celovitosti
Attributional process-based approach AND:
Atributivni procesni pristop IN:
Two of the following three method requirements of the PEF Guide met:
izpolnjeni sta dve od naslednjih treh zahtev glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov:
Fair uncertainty
Sprejemljiva raven negotovosti
Does not meet the criterion to a sufficient degree.
Stopnja izpolnjevanja merila ni zadovoljiva.
Requires improvement.
Potrebno je izboljšanje.
Poor completeness
Nizka raven celovitosti
One of the following three method requirements of the PEF Guide met:
izpolnjena je ena od naslednjih treh zahtev glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov:
High uncertainty
Visoka raven negotovosti
Very poor
Zelo slaba
Does not meet the criterion.
Merilo ni izpolnjeno.
Substantial improvement is necessary OR:
Potrebno je precejšnje izboljšanje ALI:
This criterion was not judged / reviewed or its quality could not be verified / is unknown.
Presoja/pregled v zvezi s tem merilom ni bil izveden ali kakovosti merila ni bilo mogoče preveriti/je neznana.
Very poor or unknown completeness
Zelo nizka ali neznana raven celovitosti
Attributional process-based approach BUT:
Atributivni procesni pristop, VENDAR:
None of the following three method requirements of the PEF Guide met:
izpolnjena ni nobena od naslednjih treh zahtev glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov:
Very high uncertainty
Zelo visoka raven negotovosti
The overall data quality shall be calculated by summing up the achieved quality rating for each of the quality criteria, divided by the total number of criteria (i.e. six).
Splošno kakovost podatkov je treba izračunati tako, da se seštejejo ocene dosežene kakovosti glede na posamezna merila kakovosti, pri čemer se ta vsota deli s skupnim številom meril (tj. šest).
The Data Quality Rating (DQR) result is used to identify the corresponding quality level in Table 6.
Na podlagi rezultata ocene kakovosti podatkov se določi ustrezna raven kakovosti iz preglednice 6.
Formula 1 provides the calculation provision:
Formula 1 določa naslednji izračun:
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 Precision/uncertainty
P natančnost/negotovost
M Methodological Appropriateness and Consistency
M metodološka primernost in doslednost
Formula 1 shall be used to identify the overall data quality level according to the achieved data quality rating.
Formulo 1 je treba uporabiti za določanje splošne ravni kakovosti podatkov glede na oceno dosežene kakovosti podatkov.
Overall data quality level according to the achieved data quality rating
Splošna raven kakovosti podatkov glede na oceno dosežene kakovosti podatkov
Overall data quality rating (DQR)
Ocena splošne kakovosti podatkov
Overall data quality level
Splošna raven kakovosti podatkov
“Excellent quality”
„odlična raven kakovosti“
"Very good quality"
„zelo visoka raven kakovosti“
“Good quality”
„dobra raven kakovosti“
"Fair quality"
„sprejemljiva raven kakovosti“
“Poor quality”
„nizka raven kakovosti“
Example of semi-quantitative assessment of data quality required for key Life Cycle Inventory datasets
Primer delno kvantitativne ocene kakovosti podatkov, ki se zahteva glede ključnih naborov podatkov popisa življenjskega kroga
Process: dyeing process
Postopek: postopek barvanja
Methodological compliance and consistency
Metodološka skladnost in doslednost
Parameter uncertainty (relative standard deviation as a % if a Monte Carlo simulation is used, otherwise qualitative expert judgement)
Negotovost parametrov (relativni standardni odmik, izražen v odstotkih, če se uporabi simulacija Monte Carlo, v drugih primerih pa kvalitativna strokovna presoja)
Discontinuous with airflow dyeing machines
Nekontinuirno barvanje s stroji za barvanje na zračni tok
Central Europe mix
Sklop držav iz Srednje Evrope
Attributional Process based approach AND:
Atributivni procesni pristop IN:
e.g. "Consumption mix in EU: 30 % Semi-continuous, 50 % exhaust dyeing and 20 % Continuous dyeing"
Npr. „mešanica virov v porabi v EU: 30 % pol kontinuirno, 50 % šaržno barvanje in 20 % kontinuirno barvanje“
EU 27 mix; UK, DE; IT; FR
sklop držav EU-27; UK, DE; IT; FR
The following two method requirements of the PEF Guide are met:
izpolnjeni sta naslednji zahtevi glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov:
However, the following method requirement of the PEF Guide is not met:
Naslednja zahteva za metode iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov pa ni izpolnjena:
e.g. "Production mix in EU: 35 % Semi-continuous, 40 % exhaust dyeing and 25 % Continuous dyeing"
Npr. „mešanica virov v proizvodnji v EU: 35 % pol kontinuirno, 40 % šaržno barvanje in 25 % kontinuirno barvanje“.
Scandinavian Europe; other EU-27 countries
Skandinavske države; druge države EU-27
The following method requirement of the PEF Guide met:
izpolnjena je naslednja zahteva glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov:
However, the following two method requirements of the PEF Guide are not met:
Naslednji zahtevi za metode iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov pa nista izpolnjeni:
End-of-life modelling
modeliranje konca življenjskega kroga
e.g. "Exhaust dyeing"
Npr. „šaržno barvanje“
Middle east; US; JP
Bližnji vzhod; ZDA; JP
This criterion was not judged/reviewed or its quality could not be verified/is unknown.
Presoja/pregled v zvezi s tem merilom ni bil izveden ali kakovosti merila ni bilo mogoče preveriti/je neznana.
None of the following three method requirements of the PEF Guide are met:
nobena od naslednjih treh zahtev glede metod iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov ni izpolnjena:
< 1990; Unknown
< 1990; neznana
Continuous dyeing; other; unknown
Kontinuirno barvanje, drugo, neznana
Other; Unknown
drugo, neznana
Data quality requirements shall be met by PEF studies intended for external communication, i.e. B2B and B2C.
Študije okoljskega odtisa izdelkov, namenjene zunanji komunikaciji, tj. komunikaciji med podjetji in komunikaciji s potrošniki, morajo izpolnjevati zahteve glede kakovosti podatkov.
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.
Študije okoljskega odtisa izdelkov (ki naj bi bile skladne s tem Priročnikom o okoljskem odtisu izdelkov), namenjene notranji uporabi, bi morale izpolnjevati zahteve glede kakovosti podatkov (tj. je izpolnjevanje priporočljivo), pri čemer pa izpolnjevanje teh zahtev ni obvezno.
Any deviations from the requirements shall be documented.
Dokumentirati je treba vsa odstopanja od teh zahtev.
Data quality requirements apply to both specific [85] and generic data [86].
Zahteve glede kakovosti podatkov se uporabljajo za specifične [85] in splošne podatke [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.
Pri delno kvantitativni oceni kakovosti podatkov v okviru študij okoljskega odtisa izdelkov je treba upoštevati naslednjih šest meril: tehnološko reprezentativnost, geografsko reprezentativnost, časovno reprezentativnost, celovitost, negotovost parametrov ter metodološko primernost in doslednost.
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.
Pri neobveznem presejalnem pregledu 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 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 okviru končnega profila rabe virov in emisij morajo biti specifični in splošni podatki o postopkih ali dejavnostih, ki predstavljajo najmanj 70 % prispevka k vsaki kategoriji vpliva okoljskega odtisa, na splošno ocenjeni vsaj z oceno „dobra kakovost“ (prag 70 % je bil določen, da bi se cilj zanesljive ocene uravnotežil s potrebo po izvedljivosti in dostopnosti).
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
Pri teh postopkih je treba izvesti in predložiti delno kvantitativno oceno kakovosti podatkov.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Najmanj 2/3 preostalih 30 % (tj. 20 do 30 %) je treba modelirati s podatki, ki so ocenjeni vsaj z oceno „sprejemljiva kakovost“.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Podatki, katerih ocena kakovosti je nižja od sprejemljive, ne smejo predstavljati več kot 10 % prispevka k posamezni kategoriji vpliva okoljskega odtisa.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Zahteve glede kakovosti podatkov v zvezi s tehnološko, geografsko in časovno reprezentativnostjo je treba preučiti v okviru študije okoljskega odtisa izdelkov.
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.
Zahteve glede kakovosti podatkov v zvezi s celovitostjo, metodološko primernostjo in doslednostjo ter negotovostjo parametrov bi bilo treba izpolniti tako, da se uporabijo samo splošni podatki iz virov podatkov, ki izpolnjujejo zahteve iz Priročnika o okoljskem odtisu izdelkov.
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.
Oceno kakovosti splošnih podatkov je treba izvesti na ravni vhodnih tokov (npr. kupljeni papir, ki se uporablja v uradu za tisk), oceno kakovosti specifičnih podatkov pa na ravni posameznih postopkov ali sklopa postopkov ali na ravni posameznega vhodnega toka.
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
Pravila o okoljskem odtisu kategorij izdelkov lahko določajo dodatna merila za oceno kakovosti podatkov (v primerjavi s privzetimi merili).
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
Pravila o okoljskem odtisu kategorij izdelkov lahko določajo strožje zahteve glede kakovosti podatkov, če je to primerno za zadevno kategorijo izdelka.
These may include:
Te lahko vključujejo:
Gate-to-gate activities/processes;
dejavnosti/postopke „od vrat do vrat“,
Upstream or downstream phases;
faze na začetku ali koncu dobavne verige,
Key supply-chain activities for the product category;
dejavnosti v dobavni verigi, ki so ključne za kategorijo izdelka,
Key EF impact categories for the product category.
kategorije vpliva okoljskega odtisa, ki so ključne za kategorijo izdelka.
Example for determining the data quality rating
Primer določanja ocene kakovosti podatkov
Achieved quality level
Dosežena raven kakovosti
Corresponding quality rating
Ustrezna ocena kakovosti
Technological representativeness (TeR)
Tehnološka reprezentativnost (TeR)
good
dobra
Geographical representativeness (GR)
Geografska reprezentativnost (GR)
Time-related representativeness (TiR)
Časovna reprezentativnost (TiR)
fair
sprejemljiva
Completeness (C)
Celovitost (C)
Parameter uncertainty (P)
Negotovost parametrov (P)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Metodološka primernost in doslednost (M)
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
DQR 2,2 ustreza splošni oceni „dobra kakovost“.
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 tem oddelku je opisano zbiranje specifičnih podatkov, tj. neposredno izmerjenih ali zbranih podatkov, ki so reprezentativni za dejavnosti v določenem objektu ali sklopu objektov.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Podatki naj bi vključevali vse znane vhodne in izhodne tokove postopkov.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Vhodni tokovi so (na primer) poraba energije, vode, materialov itd., medtem ko so izhodni tokovi izdelki, soizdelki [87] in emisije.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Emisije je mogoče razdeliti v štiri kategorije: emisije v zrak, vodo in tla ter emisije v obliki trdnih odpadkov.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Pri zbiranju, merjenju ali izračunu specifičnih podatkov se lahko uporabijo podatki o dejavnosti [88] in ustrezni faktorji emisij.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to 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 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 na podlagi razgovorov ali vprašalnikov.
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.
Podatke je morda treba prilagoditi, združiti ali drugače matematično obdelati, da se jih prilagodi enoti analize in referenčnim tokovom postopka.
Typical specific data sources are:
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 measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
meritve emisij (količine in koncentracije emisij plina in odpadne vode);
Composition of products and waste;
sestava izdelkov in odpadkov;
Procurement and sale department(s)/unit(s).
oddelki/enote za naročila in prodajo.
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Specifične podatke [89] je treba pridobiti za vse primarne postopke, za sekundarne postopke pa, kadar je to primerno [90].