natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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).
I den slutliga resursanvändnings- och utsläppsprofilen ska, i fråga om processer eller aktiviteter som står för minst 70 % av bidragen till varje påverkanskategori för miljöavtryck, både specifika och generiska data nå upp till minst en övergripande nivå på ”god kvalitet” (tröskeln på 70 % har valts för att balansera målet om en robust bedömning med behovet av att bedömningen är genomförbar och uppnåelig).
A semi-quantitative assessment of data quality shall be performed and reported for these processes.
En semikvantitativ bedömning av datakvaliteten ska genomföras och rapporteras för dessa processer.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 20 % to 30 %) shall be modelled with at least “fair quality” data.
Minst två tredjedelar av återstående 30 % (dvs. 20–30 %) ska modelleras med data vars kvalitet är minst ”rimlig”.
Data of less than fair quality rating shall not account for more than 10 % contributions to each EF impact category.
Data som inte minst når upp till rimlig kvalitet ska inte stå för mer än 10 % bidrag till varje påverkanskategori för miljöavtryck.
The data quality requirements for technological, geographical and time-related representativeness shall be subject to review as part of the PEF study.
Datakvalitetskraven på teknisk, geografisk och tidsrelaterad representativitet ska omfattas av granskning som en del av PEF-studien.
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.
Datakvalitetskraven på fullständighet, metodens lämplighet och överensstämmelse samt parameterosäkerhet bör uppfyllas genom att generiska data endast tas från datakällor som uppfyller kraven enligt denna PEF-guide.
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.
Kvalitetsbedömningen av generiska data ska göras på nivån för inflöden (t.ex. inköpt papper som används i ett tryckeri) medan kvalitetsbedömningen av specifika data ska göras på nivån för en enskild process eller aggregerad process eller på nivån för enskilda inflöden.
PEFCRs shall provide further guidance on data quality assessment scoring for the product category with respect to time, geographical and technological representativeness.
PEFCR-reglerna ska ge ytterligare vägledning om datakvalitetsbedömningens resultat för produktkategorin, med avseende på tidsrelaterad, geografisk och teknisk representativitet.
For example, it shall specify which data quality score relating to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
De ska t.ex. specificera vilka datakvalitetsresultat rörande tidsrelaterad representativitet som bör fördelas till en datauppsättning som representerar ett givet år.
PEFCRs may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to default criteria).
PEFCR-reglerna kan innehålla ytterligare kriterier för bedömningen av datakvalitet (i jämförelse med standardkriterierna).
PEFCRs may specify more stringent data quality requirements, if appropriate for the product category in question.
De kan också specificera strängare kvalitetskrav, om detta är lämpligt för den berörda produktkategorin.
These may include:
Dessa krav kan inbegripa följande:
Gate-to-gate activities/processes;
Aktiviteter och processer grind till grind.
Upstream or downstream phases;
Uppströms- eller nedströmsfaser.
Key supply-chain activities for the product category;
Centrala aktiviteter i försörjningskedjan för produktkategorin.
Key EF impact categories for the product category.
Centrala aktiviteter i påverkanskategorier för produktkategorins miljöavtryck.
Example for determining the data quality rating
Exempel på bestämning av datakvalitetsresultat
Achieved quality level
Uppnådd kvalitetsnivå
Corresponding quality rating
Motsvarande kvalitetsresultat
Technological representativeness (TeR)
Teknisk representativitet (TeR)
Geographical representativeness (GR)
Geografisk representativitet (GR)
Time-related representativeness (TiR)
Tidsrelaterad representativitet (TiR)
fair
rimlig
Completeness (C)
Fullständighet (C)
Parameter uncertainty (P)
Parameterosäkerhet (P)
Methodological appropriateness and consistency (M)
Metodens lämplighet och överensstämmelse (M)
A DQR of 2,2 corresponds to an overall “good quality” rating.
Ett DQR-värde på 2,2 motsvarar ett övergripande resultat på god kvalitet.
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.
I detta avsnitt beskrivs insamling av specifika data, dvs. data som mäts direkt eller insamlas såsom representativa för aktiviteter vid en specifik anläggning eller uppsättning av anläggningar.
The data should include all known inputs and outputs for the processes.
Dessa data bör omfatta processernas alla kända in- och utflöden.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products [87], and emissions.
Utflöden är produkterna, samprodukter [87] och utsläpp.
Emissions can be divided into four categories: emissions to air, to water, to soil, and emissions as solid waste.
Utsläppen kan delas in i fyra kategorier: utsläpp till luft, vatten och mark och utsläpp i form av fast avfall.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data [88] and related emission factors.
Specifika data kan insamlas, mätas eller beräknas med användning av aktivitetsdata [88] och relaterade utsläppsfaktorer.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to data quality requirements.
Här bör noteras att utsläppsfaktorer kan härledas från generiska data, beroende på datakvalitetskraven.
Data collection - measurements and tailored questionnaires
Datainsamling – mätningar och anpassade frågeformulär
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from operators via interviews or questionnaires.
De mest representativa datakällorna för specifika processer är mätningar som görs direkt på processen eller som fås från verksamhetsutövare genom intervjuer eller frågeformulär.
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.
Dessa data kan kräva skalning, aggregering eller andra former av matematisk behandling för att anpassas till analysenheten och processens referensflöde.
Typical specific data sources are:
Typiska källor för specifika data är följande:
Process- or plant-level consumption data;
Förbrukningsdata på process- eller anläggningsnivå.
Bills and stock/inventory changes of consumables;
Fakturor och ändringar i varulager/inventering.
Emission measurements (amounts and concentrations of emissions from gas and wastewater);
Utsläppsmätningar (mängder och koncentrationer för utsläpp från gas och avloppsvatten).
Composition of products and waste;
Sammansättningen hos produkter och avfall.
Procurement and sale department(s)/unit(s).
Avdelningar eller enheter som sköter upphandling och försäljning.
Specific data [89] shall be obtained for all foreground processes and for background processes, where appropriate [90].
Specifika data [89] ska insamlas för alla förgrundsprocesser och bakgrundsprocesser, enligt det som är lämpligt [90].
PEFCRs shall:
PEFCR-reglerna ska innehålla följande:
Specify for which processes specific data shall be collected;
Specifikation av vilka processer specifika data ska insamlas för.
Specify the requirements for the collection of specific data;
Specifikation av kraven för insamling av specifika data.
Define the data collection requirements for each site for:
Definition av datainsamlingskraven för varje anläggning i fråga om följande:
Target stage(s) and the data collection coverage;
Faser som avses och datainsamlingens omfattning.
Location of data collection (domestically, internationally, specific factories, and so on);
Var datainsamlingen görs (inrikes, internationellt, specifika anläggningar osv.).
Term of data collection (year, season, month, and so on);
Datainsamlingens tidsperiod (år, årstid, månad osv.).
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.
Om platsen och tidsperioden för datainsamlingen måste begränsas till ett visst urval, ska detta motiveras och det ska styrkas att insamlade data ger ett tillräckligt underlag.
Generic data refers to data that are not based on direct measurements or calculation of the respective processes in the system.
Med generiska data avses data som inte grundar sig på direkta mätningar eller beräkningar av berörda processer i systemet.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the PEF study, or multi-sector.
Generiska data kan vara sektorsspecifika, dvs. specifika för den sektor som PEF-studien gäller, eller de kan gälla flera sektorer.
Examples of generic data include:
Exempel på generiska data är följande:
Data from literature or scientific papers;
Data från litteraturen eller vetenskapliga artiklar.
Industry-average life-cycle data from life-cycle-inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
Branschens genomsnittsdata om livscykel från databaser med livscykeldata, rapporter från branschsammanslutningar, statlig statistik osv.
Sourcing generic data
Källor för generiska data
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this PEF Guide.
Generiska data bör om möjligt tas från de datakällor som anges i denna PEF-guide.
Remaining generic data should preferentially be sourced from:
Återstående generiska data bör helst tas från följande källor:
Databases provided by international governmental organisations (for example FAO, UNEP);
Databaser som tillhandahålls av internationella statliga organisationer (t.ex. FAO, Unep).
Country-specific national governmental LCI database projects (for data specific to the host country’s database);
Landsspecifika nationella statliga LCI-databasprojekt (för data som är specifika för värdlandets databas).
National governmental LCI database projects;
Nationella statliga LCI-databasprojekt.
Other third-party LCI databases;
Övriga tredje parts LCI-databaser.
Peer-reviewed literature.
Kollegialgranskad litteratur.
Other potential sources of generic data can also be found, e.g. in the Resource Directory of the European Platform on LCA [91].
Övriga tänkbara källor för generiska data kan också finnas t.ex. bland resurserna på webbplatsen för European Platform on LCA [91].
If the necessary data cannot be found in the above-listed sources, other sources may be used.
Om de data som behövs inte finns att tillgå i de källor som förtecknas ovan, kan andra källor användas.
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.
Generiska data bör endast användas för processer i bakgrundssystemet, om inte (generiska data) är mer representativa eller lämpliga än specifika data för förgrundsprocesserna – i sådana fall ska generiska data även användas för förgrundssystemet.
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data.
I mån av tillgänglighet ska sektorsspecifika generiska data användas i stället för generiska data som omfattar flera sektorer.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this document.
Alla generiska data ska uppfylla de krav på datakvalitet som specificeras i detta dokument.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the PEF report.
Datakällorna ska dokumenteras klart och tydligt och rapporteras i PEF-rapporten.
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this PEF Guide) should, where available, be sourced from:
Som generiska data bör, om möjligt, följande användas (förutsatt att datakvalitetskraven i denna PEF-guide uppfylls):
Data developed in line with the requirements of the relevant PEFCRs;
Data som tagits fram enligt kraven i de relevanta PEFCR-reglerna.
Data developed in line with the requirements for PEF studies;
Data som tagits fram enligt kraven för PEF-studier.
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);
ILCD-datanätverket (82) (med företräde för datauppsättningar som till fullo överensstämmer med ILCD-datanätverket jämfört med uppsättningar som endast uppfyller minimikraven).
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [93].
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [93] (europeisk referensdatabas för livscykelanalys).
Additional requirement for PEFCRs:
Tilläggskrav för PEFCR-regler:
The PEFCR shall specify:
PEFCR-reglerna ska specificera följande:
where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data is not available;
I vilka fall användningen av generiska data tillåts som en approximation för ett ämne för vilket det inte finns specifika data att tillgå.
the level of required similarities between the actual substance and the generic substance;
Vilken nivå som krävs för likvärdigheter mellan det berörda ämnet och det generiska ämnet.
the combination of more than one generic dataset, if necessary.
Kombinationen av flera än en uppsättning generiska data, om nödvändigt.
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.
Dataluckor uppstår när det inte finns specifika eller generiska data som är tillräckligt representativa för den givna processen i produktens livscykel.
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.
För de flesta processer där data saknas bör det vara möjligt att få tillräcklig information för att underbygga en rimlig uppskattning av de data som saknas.
Therefore, there should be few, if any, data gaps in the final Resource Use and Emissions Profile.
Det bör därför endast finnas få eller inga dataluckor i den slutliga resursanvändnings- och utsläppsprofilen.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate resolution approaches.
Information som saknas kan gälla olika typer av information med olika egenskaper, och därför varierar principerna för hur de kan lösas.
Data gaps may exist when:
Dataluckor kan förekomma om
Data does not exist for a specific input/product, or
data inte finns för ett specifikt inflöde eller en specifik produkt, eller
Data exists for a similar process but:
data finns för en liknande process, men
The data has been generated in a different region;
data har genererats i en annan region,
The data has been generated using a different technology;
data har genererats med användning av en avvikande teknik,
The data has been generated in a different time period.
data har genererats under en annan tidsperiod.
Any data gaps shall be filled using the best available generic or extrapolated data [94].
Eventuella dataluckor ska fyllas med hjälp av bästa tillgängliga generiska eller extrapolerade data [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.
Bidraget från sådana data (inklusive luckor i generiska data) ska inte stå för mer än 10 % av det övergripande bidraget till varje berörd påverkanskategori för miljöavtryck.
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).
Detta återspeglas i datakvalitetskraven, enligt vilka 10 % av data kan tas från bästa tillgängliga källa (utan ytterligare krav på datakvalitet).
The PEFCR shall specify potential data gaps and provide detailed guidance for filling these gaps.
PEFCR-reglerna ska specificera potentiella dataluckor och ge detaljerad vägledning om hur dessa luckor kan fyllas.
If a process or facility provides more than one function, i.e. it delivers several goods and/or services ("co-products"), it is “multifunctional”.
Om en process eller en anläggning har flera funktioner än en, dvs. ger ut flera varor och/eller tjänster (samprodukter) är den multifunktionell.
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.
I sådana situationer måste all tillförsel och alla utsläpp kopplade till processen delas upp mellan den berörda produkten och de övriga samprodukterna på ett principstyrt sätt.
Systems involving multi-functionality of processes shall be modelled in accordance with the following decision hierarchy, with additional guidance provided by PEFCRs if available.
System som omfattar multifunktionella processer ska modelleras enligt nedan angiven beslutshierarki, med tilläggsvägledning från PEFCR-reglerna, i förekommande fall.
Decision hierarchy
Beslutshierarki
Subdivision or system expansion
Uppdelning i delområden eller systemexpansion
Wherever possible, subdivision or system expansion should be used to avoid allocation.
Uppdelning i delområden eller systemexpansion bör om möjligt användas för att undvika allokering.
Subdivision refers to disaggregating multifunctional processes or facilities to isolate the input flows directly associated with each process or facility output.
Med uppdelning i delområden avses disaggregering av multifunktionella processer eller anläggningar i syfte att isolera de inflöden som har ett direkt samband med utflödet från varje process eller från anläggningen.
System expansion refers to expanding the system by including additional functions related to the co-products.
Med systemexpansion avses utökning av systemet genom att ytterligare funktioner som är relaterade till samprodukter tas in.
It shall be investigated first whether the analysed process can be subdivided or expanded.
Först måste man undersöka om den process det gäller kan delas upp eller expanderas.
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.
Eller, om systemet kan expanderas, ska tilläggsfunktionerna införlivas i analysen och resultaten anges för det utökade systemet i stället för på nivån för en enskild samprodukt.
Allocation based on a relevant underlying physical relationship refers to partitioning the input and output flows of a multi-functional process or facility in accordance with a relevant, quantifiable physical relationship between the process inputs and co-product outputs (for example, a physical property of the inputs and outputs that is relevant to the function provided by the co-product of interest).
Allokering baserad på relevanta fysikaliska förhållanden avser fördelning av inflöden och utflöden i multifunktionella processer eller anläggningar enligt ett relevant, kvantifierbart fysikaliskt förhållande mellan processens inflöden och utflöden av samprodukter (t.ex. en fysikalisk egenskap hos inflöden och utflöden som är relevant för funktionen hos den samprodukt det gäller).
Allocation based on a physical relationship can be modelled using direct substitution if a product can be identified that is directly substituted [97].
Allokering baserad på ett fysikaliskt förhållande kan modelleras med användning av direkt substitution om det går att identifiera en produkt som substitueras direkt [97].
Can a direct substitution-effect be robustly modelled?
Kan direkt substitution modelleras på ett robust sätt?
This can be demonstrated by proving that (1) there is a direct, empirically demonstrable substitution effect, AND (2) the substituted product can be modelled and the resource use and emissions profile data subtracted in a directly representative manner:
Detta kan demonstreras genom att lägga fram bevis för att 1) det finns en direkt, empiriskt demonstrerbar substitutionseffekt OCH 2) den substituerade produkten kan modelleras och data om resursanvändnings- och utsläppsprofil kan subtraheras på ett direkt representativt sätt:
If yes (i.e. both conditions are verified), model the substitution effect.
Om ja (dvs. båda villkoren uppfylls) kan substitutionseffekten modelleras.
Can input/output flows be allocated based on some other relevant underlying physical relationship that relates the inputs and outputs to the function provided by the system?
Kan inflöden/utflöden allokeras på grundval av något annat relevant underliggande fysikaliskt förhållande som kopplar inflödena och utflödena till systemets funktioner?
This can be demonstrated by proving that a relevant physical relationship can be defined by which to allocate the flows attributable to the provision of the defined function of the product system [98]:
Detta kan demonstreras genom att lägga fram bevis för att det går att definiera ett relevant fysikaliskt förhållande för allokering av de flöden som är hänförliga till den berörda funktionen i produktsystemet [98]:
If yes, allocate based on this physical relationship.
Om ja, kan allokering grundas på detta fysikaliska förhållande.
Allocation Based on Some Other Relationship
Allokering grundad på något annat förhållande
Allocation based on some other relationship may be possible.
Allokering kan också grundas på något annat förhållande.
For example, economic allocation refers to allocating inputs and outputs associated with multi-functional processes to the co-product outputs in proportion to their relative market values.
T.ex. ekonomisk allokering innebär att inflöden och utflöden kopplade till multifunktionella processer allokeras till utflöden av samprodukter i proportion till deras relativa marknadsvärden.
The market price of the co-functions should refer to the specific condition and point at which the co-products are produced.
Samfunktionernas marknadsvärde bör hänvisa till de specifika omständigheter och den punkt där samprodukterna produceras.
Allocation based on economic value shall only be applied when (I and II) are not possible.
Allokering baserad på ekonomiska värden ska endast användas när villkoren I) och II) inte uppfylls.
In any case, a clear justification for having discarded I and II and for having selected a certain allocation rule in step III shall be provided, to ensure the physical representativeness of the PEF results as far as possible.
Under alla omständigheter ska det finnas en klar motivering till varför I och II valts bort och varför en viss allokeringsregel enligt steg III har valts, för att i möjligaste mån garantera PEF-resultatens fysikaliska representativitet.
Allocation based on some other relationship can be approached in one of the following alternative ways:
Allokering som grundats på något annat förhållande kan hanteras på något av följande sätt:
Can an indirect substitution [99] effect be identified?
Kan effekten av indirekt substitution [99] identifieras?
AND can the substituted product be modelled and the inventory subtracted in a reasonably representative manner?
OCH kan den substituerade produkten modelleras och avdrag göras från inventeringen på ett rimligen representativt sätt?