Translation Information

Project website github.com/worldbank/sdg-metadata
Instructions for translators

This project is limited to Russian translation only, for now.

More detailed instructions to come.

Translation process
  • Translations can be made directly.
  • Translation suggestions are turned off.
  • Any authenticated user can contribute.
  • The translation uses bilingual files.
Translation license MIT License
Source code repository https://github.com/worldbank/sdg-metadata
Repository branch master
Last remote commit Trigger build 4c455bf932
User avatar brockfanning authored 23 hours ago
Weblate repository https://hosted.weblate.org/git/sdg-metadata/1-1-1a/
Filemask translations/*/2-1-1.po
Translation file translations/ru/2-1-1.po
User avatar brockfanning

Resource update

SDG Metadata / 2-1-1Russian

Resource update 8 days ago
User avatar None

Committed changes

SDG Metadata / 2-1-1Russian

Committed changes 6 months ago
User avatar jenpark9

Translation changed

SDG Metadata / 2-1-1Russian

<h1>Data sources </h1>
<h2>Description: </h2>
<p>The ideal source of data to estimate the PoU would be a carefully designed and skillfully conducted individual dietary intake survey, in which actual daily food consumption, together with heights and weights for each surveyed individual, are repeatedly measured on a sample that is representative of the target population. Due to their cost, however, such surveys are rare.</p>
<p>In principle, a well-designed household survey that collects information on food acquisitions might be sufficient to inform a reliable estimate of the Prevalence of Undernourishment in a population, at a reasonable cost and with the necessary periodicity to inform the SDG monitoring process, provided that: </p>
<ol>
<li>All sources of food consumption for all members of the households are properly accounted for, including, in particular, food that is consumed away from home; </li>
<li>Sufficient information is available to convert the data on food consumption or on food expenditures into their contribution to dietary energy intake; </li>
<li>The proper methods to compute the PoU are used, to control for excess variability in the estimated levels of habitual food consumption across households, allowing for the presence on normal variability in the distribution of food consumption across individuals, induced by the differences in energy requirements of the members of the population. </li>
</ol>
<p>Examples of surveys that could be considered for this purpose include surveys conducted to compute economic statistics and conduct poverty assessments, such as Household Income and Expenditure Surveys, Household Budget Surveys and Living Standard Measurement Surveys. </p>
<p>In practice, however, it is often impossible, and not advisable, to rely only on data collected through a household survey, as the information needed to estimate the four parameters of the PoU model is either missing or imprecise. </p>
<p>Household Survey food consumption data often must be integrated by </p>
<ol>
<li>Data on the demographic structure of the population of interest by sex and age; </li>
<li>Data or information on the median height of individuals in each sex and age class; </li>
<li>Data on the distribution of physical activity levels in the population; </li>
<li>Alternative data on the total amounts of food available for human consumption, to correct for biases in the estimate of the national average daily dietary energy consumption in the population. </li>
</ol>
<p>Data for a), b) and c) could be available through the same multipurpose survey that provides food consumption data, but are more likely available from other sources, such as National Demographic and Health Surveys (for a) and b) ) and Time Use Surveys (for c) ). </p>
<p>Correcting for bias in the estimated average daily dietary energy consumption might need to be based on alternative sources on food consumption, such as aggregate food supply and utilization accounts and food balance sheets. </p>
<p>To inform its estimate of PoU at national, regional and global level, in addition to all household surveys for which it is possible to obtain micro data on food consumption, FAO relies on: </p>
<ol>
<li>UN Population Division&#x2019;s World Population Prospects (<a href="https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/">https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/</a>), which provide updated estimates of the structures of the national population by sex and age every two years for most countries in the world; </li>
<li>FAO Food Balance Sheets (<a href="http://faostat3.fao.org/download/FB/*/E">http://faostat3.fao.org/download/FB/*/E</a>), which provides updated estimates of the national availability of food every year for most countries in the world.</li>
</ol>
<p>Micro data from household surveys that collect food consumption data are sourced by FAO directly through the National Statistical Agencies&#x2019; websites, or through specific bilateral agreements.</p>
<h1>Источники данных </h1>
<h2>Описание: </h2>
<p>Идеальным источником данных для оценки распространенности недоедания (PoU) было бы тщательно разработанное и умело проведенное обследование индивидуального рациона питания, в котором исследуется фактическое ежедневное потребление пищи вместе с ростом и весом для каждого опрашиваемого индивида, многократно измеряемые в выборке, являющейся репрезентативной для целевой группы населения. Из-за их стоимости, однако, такие опросы проводятся редко.</p>
<p>В принципе, хорошо спланированное обследование домашних хозяйств, в ходе которого собирается информация о приобретении продуктов питания, может оказаться достаточным для получения достоверной оценки распространенности недоедания среди населения при разумных затратах на проведение и с необходимой периодичностью для информационной поддержки процессе мониторинга показателей Целей устойчивого развития, при условии, что: </p>
<ol>
<li> Должным образом учитывается потребление продуктов питания всеми членами домохозяйств из всех источников, включая, в частности, пищу, потребляемую вне дома; </li>
<li>Имеется достаточно информации для пересчета данных о потреблении продовольствия или о расходах на продукты питания в их вклад в калорийность пищи; </li>
<li>Используются правильные методы для вычисления распространенности недоедания, чтобы регулировать избыточную изменчивость оцениваемого уровня привычного потребления продуктов питания среди домашних хозяйств, допуская наличие нормальной изменчивости в распределении потребления продуктов питания среди отдельных лиц, вызванной различиями в энергетических потребностях людей. </li>
</ol>
<p>Примеры обследований, которые можно принять во внимание для достижения этой цели, включают обследования, проводимые для расчета показателей экономической статистики и проведения оценок уровня бедности, такие как обследования доходов и расходов домашних хозяйств, обследования бюджетов домашних хозяйств и обследования по измерению показателей уровня жизни.</p>
<p>Однако на практике зачастую невозможно и не рекомендуется полагаться только на данные, собранные в ходе обследования домохозяйств, поскольку информация, необходимая для оценки четырех параметров модели распространенности недоедания (PoU), отсутствует или является неточной.</p>
<p>С данными обследования о потреблении продуктов питания домашними хозяйствами зачастую должны учитываться </p>
<оol>
<li>Данные о демографической структуре исследуемого населения по полу и возрасту; </li>.
<li>Данные или информация о среднем росте лиц каждого пола и возрастной группы; </li>.
<li>Данные о распределении уровней физической активности населения; </li>.
<li>Альтернативные данные об общем количестве продовольствия, имеющегося для потребления людьми, чтобы корректировать погрешности в среднем значении национальной оценки потребления калорий населением. </li>
</ol>
<p>Данные по пунктам a), b) и c) могут быть получены с помощью того же многоцелевого обследования, которое предоставляет данные о потреблении продуктов питания, но более вероятно, что они доступны из других источников, таких как национальные демографические и медицинские обследования (для a) и b)) и обследования бюджетов времени (для c)). </p>
<p>Коррекция отклонений по оценкам среднего значения суточного потребления калорий, возможно, должна основываться на альтернативных источниках по потреблению продуктов питания, таких как суммарный показатель снабжения продуктами питания, счета использования и продовольственные балансы.</p>
<p>Для формирования оценки распространенности недоедания (PoU) на национальном, региональном и глобальном уровнях, в дополнение ко всем обследованиям домашних хозяйств, по которым можно получить микроданные по потреблению продуктов питания, ФАО полагается на: </p>
<оol>
<li>Мировые демографические перспективы Отдела народонаселения ООН (<ahref="https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/">https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/</a>), которые обеспечивают обновленные оценки структуры населения по полу и возрасту, раз в два года для большинства стран мира; </li>
<li>Продовольственные балансы ФАО (<ahref="http://faostat3.fao.org/download/FB/*/E">http://faostat3.fao.org/download/FB/*/E</a>), которые обеспечивают обновленные оценки доступности продовольствия на уровне страны каждый год для большинства стран мира.</li>.
</ol>
<p>Микро-данные по результатам обследований домашних хозяйств, собирающих данные о потреблении продуктов питания, которые ФАО скачивает непосредственно через веб-сайты национальных статистических управлений или получает в рамках конкретных двусторонних соглашений.</p>
6 months ago
User avatar jenpark9

Translation changed

SDG Metadata / 2-1-1Russian

<h2>Methods and guidance available to countries for the compilation of the data at the national level: </h2>
<p>The main three sources of data at national level are: </p>
<ol>
<li>Official reports on the production, trade and utilization of the major food crop and livestock productions. </li>
<li>Household survey data on food consumption </li>
<li>Demographic characteristics of the national population </li>
</ol>
<p>Data sources for agricultural production are usually national surveys that are conducted by the Ministry of Agricultural/Livestock and/or the National Statistical Office. The surveys are usually annual, and in the absence of direct measurements, use information on areas/animal numbers and crop yields/carcass weights to calculate crop or livestock product quantities. Agricultural censuses, which FAO recommends conducting every ten years, may complement these surveys by providing more updated measured data on crops and livestock, and thus enable more precise projections/revisions. </p>
<p>The data source for agricultural and food trade is almost exclusively the national customs office (with few exceptions where data may be obtained from the Central Bank). Countries often prepare these trade reports following international standard formats (commodity/country classifications, units of measurement, trading partner detail). While such trade data may be considered quite reliable, being the result of direct measurement/reporting by/to the customs office, issues of unreported border trade (and animal movement), misclassification of commodities, confidentiality, time-lag, to name a few, may necessitate some data analysis and validation (often by referring to &#x2018; mirror&#x2019; trade statistics to cross-check quantities and values). </p>
<p>Data on the utilization of primary and processed crops and livestock may be obtained through specialized surveys (supplemented by research) through the national agri-food industry system. Utilizations of interest here are those quantities destined for, among others, animal feed, for industrial uses (e.g. biofuel production), for national/enterprise/farm stocks, for seed (sowing for the successive agricultural cycle) &#x2013; to enable as accurate an assessment as possible of the quantities destined/available for potential human consumption. </p>
<p>These datasets (production, trade and utilizations), once cross-checked and validated, form the basis for the compilation of the Food Balance Sheets (FBS). The FBS are an accounting framework whereby supply (production + imports + stock withdrawals) should equal utilization (export + food processing + feed + seed + industrial use, etc.). It should be noted that, within the FBS framework, post-harvest/slaughter losses (up to the retail level) are considered as utilization, and thus a component in the balancing of the FBS. The FBS framework provides a snapshot of the agricultural supply situation at the national level, and allows for a cross-referenced structure whereby data, official or estimated/imputed, may be further analyzed and validated (e.g. animal numbers may result as being under-reported/estimated). The main result of the compilation of the FBS is the calculation of the Dietary Energy Supply (DES) in kilocalories per person (based on population figures) in a given year (quantities resulting as available for human consumption are converted into their caloric equivalents by using appropriate nutritive conversion factors by commodity). The DES, in the absence of direct consumption data from household surveys, is one of the key components in the calculation of the Prevalence of Undernourishment (PoU). FAO is presently embarking on a more focused program of providing FBS capacity to countries, including an updated compilation tool. </p>
<p>FAO obtains crop/livestock primary/processed production data, and principal utilization thereof, through country-tailored questionnaires that are dispatched to all countries annually. Official country trade statistics are obtained annually through bulk downloads of the United Nations trade database (countries are expected to report to UNSD annually). In some cases, when available, national FBS data are also used. These datasets are then validated and form inputs in the country FBS which FAO compiles. It should be noted that when data are not officially reported/available (as is frequently the case with commodity utilization data), and hence it is necessary to resort to imputations to fill the data gaps. </p>
<p>The new FBS Guidelines for national compilation (completed recently in collaboration with the Global Strategy) and new compilation tool (R-based &#x2018;shiny&#x2019; application). </p>
<p><strong><em>Detail on FBS methodology: </em></strong><a href="http://www.fao.org/economic/ess/fbs/ess-fbs02/en/">http://www.fao.org/economic/ess/fbs/ess-fbs02/en/</a>. </p>
<p>The FBS Handbook shown here should not be confused with the recently completed FBS Guidelines. The Handbook is of a more technical nature and explains the methodology followed by FAO in compiling country FBS. The Guidelines on the other hand, while based on the Handbook, provide countries with a more revised and practical guidance and recommendations for compilation at the national level. </p>
<p><strong><em>Some FBS background text also available on FAOSTAT:</em></strong> <a href="http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBS">http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBS</a>. </p>
<h2>Методы и руководства, доступные странам для составления данных на национальном уровне: </h2>
<p>На национальном уровне существуют три основных источника данных: </p>
<оol>
<li>Официальные отчеты о производстве, торговле и использовании основных продовольственных культур и продукции животноводства. </li>
<li>Данные обследования домохозяйств о потреблении продуктов питания</li>
<li>Демографические характеристики населения страны </li>
</ol>
<p>Источниками данных для сельскохозяйственного производства обычно являются национальные обследования, которые проводятся Министерством сельского хозяйства / животноводства и / или Национальным статистическим управлением. Обследования обычно проводятся ежегодно, и, при отсутствии прямых измерений, используется информация о площадях / количестве животных и урожайности / весах туши для расчета количества продуктов растениеводства или животноводства. Сельскохозяйственные переписи, которые ФАО рекомендует проводить каждые десять лет, могут дополнять эти обследования, предоставляя более обновленные результаты измерений по сельскохозяйственным культурам и поголовью скота, и, таким образом, позволяют составлять более точные прогнозы / корректировки. </p>
<p>Источником данных по торговле сельскохозяйственной и пищевой продукцией является почти исключительно национальная таможня (за немногими исключениями, когда данные могут быть получены из Центрального банка). Страны часто готовят эти торговые отчеты в соответствии с международными стандартными форматами (классификации товаров / стран, единицы измерения, данные о торговых партнерах). Хотя такие данные по торговле могут считаться достаточно надежными, поскольку они являются результатом непосредственного измерения / представления данных таможенной службой / ее отчетности, но проблемы незарегистрированной приграничной торговли (и перемещения животных), неправильная классификация товаров, вопросы конфиденциальности данных, временная задержка и многое другое могут потребовать некоторого анализа и проверки данных (часто обращаясь к зеркальной статистике торговли для перекрестной проверки количеств и цен). </p>
<p>Данные об использовании первичных и переработанных культур и домашнего скота могут быть получены в результате специализированных обследований (дополненных исследованиями) в рамках национальной системы промышленности переработки сельскохозяйственной продукции. В данном случае интерес представляют количества, предназначенные, в частности, для кормов для животных, для промышленного использования (например, для производства биотоплива), для национальных запасов/предприятий/ферм, для семян (посев для последующего сельскохозяйственного цикла); для того, чтобы обеспечить как можно более точную оценку количества, предназначенного/доступного для потенциального потребления человеком. </p>
<p>Эти наборы данных (производство, торговля и использование) после перекрестной проверки и валидации образуют основу для составления продовольственных балансов (FBS). Продовольственный баланс- это система учета, при которой предложение (производство + импорт + уменьшение запасов) должно равняться использованию (экспорт + переработка продуктов питания + корм + семена + промышленное использование и т. д.). Следует отметить, что в рамках продовольственного баланса потери после уборки / убоя (вплоть до уровня розничной торговли) рассматриваются как использование и, таким образом, являются компонентом сальдирования продовольственного баланса. Структура продовольственного баланса предоставляет зафиксированный снимок ситуации с сельскохозяйственными поставками на национальном уровне и позволяет создать структуру с перекрестными ссылками, посредством которой данные, официальные или оценочные / вмененные, могут быть дополнительно проанализированы и проверены (например, отчетность по численности животных может быть занижена / недооценена). Основным результатом составления продовольственного баланса является расчет энергетической ценности рациона питания (DES) в килокалориях на человека (на основе численности населения) в конкретном году (количество, которое может использоваться человеком, преобразуется в их калорийные эквиваленты с использованием соответствующих коэффициентов пересчета питательных веществ по товарам). Энергетическая ценность рациона питания, в отсутствие данных о прямом потреблении, получаемых в ходе обследований домашних хозяйств, является одним из ключевых компонентов при расчете распространенности недоедания (PoU). В настоящее время ФАО приступает к осуществлению более целенаправленной программы по предоставлению странам возможностей продовольственного баланса, включая обновленный инструмент для его составления. </p>
<p>ФАО получает данные о первичной / переработанной продукции растениеводства / животноводства и их основном использовании с помощью специальных вопросников, которые ежегодно рассылаются во все страны. Официальные статистические данные о торговле по странам получаются ежегодно путем массовой загрузки базы данных о торговле Организации Объединенных Наций (ожидается, что страны будут отчитываться перед СОООН ежегодно). В некоторых случаях, когда это возможно, также используются национальные данные продовольственных балансов FBS. Эти наборы данных затем проверяются и формируют исходные данные для продовольственных балансов стран, которые собирает ФАО. Следует отметить, что когда данные официально не сообщаются / не доступны (как это часто бывает в случае данных об использовании сырьевых товаров), то, тогда необходимо прибегнуть к вменениям для восполнения пробелов в данных. </p>
<p>Новое Руководство по составлению национальных балансов продовольствия (завершено недавно в сотрудничестве с Глобальной стратегией) и новый инструмент составления (приложение, основанное на R-методе). </p>
<p><strong><em>Детальное описание методологии продовольственного баланса: </em></strong><a href="http://www.fao.org/economic/ess/fbs/ess-fbs02/en/">http://www.fao.org/economic/ess/fbs/ess-fbs02/en/</a>. </p>
<p>Руководство по продовольственным балансам, показанное здесь, не следует путать с недавно завершенными Рекомендациями по продовольственным балансам. Руководство носит более технический характер и объясняет методологию, которой придерживается ФАО при составлении продовольственного баланса страны. Рекомендации, с другой стороны, хотя и основаны на Руководстве, предоставляют странам более пересмотренные и практические советы и рекомендации для составления на национальном уровне. </p>
<p><strong><em>Некоторый вспомогательный текст по продовольственным балансам также доступен на сайте FAOSTAT:</em></strong> <a href="http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBS">http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBS</a>. </p>
6 months ago
User avatar jenpark9

Translation changed

SDG Metadata / 2-1-1Russian

<h2>Comments and limitations: </h2>
<p>Over the years, the parametric approach informing the computation of the PoU has been criticized, based on the presumptions that undernourishment should be assessed necessarily starting at the individual level, by comparing individual energy requirements with individual energy intakes. According to such view, the prevalence of undernourishment could be simply computed by counting the number of individuals in a representative sample of the population that is classified as undernourished, based on a comparison of individual habitual food consumption and requirements. Unfortunately, such approach is not feasible for two reasons: first, due to the cost of individual dietary intake surveys, individual food consumption is measured only in a few countries, every several years, on relatively small samples; moreover, individual energy requirements are practically unobservable with standard data collection methods (to the point that observed habitual energy consumption of individuals in a healthy status is still the preferred way to infer individual energy requirements). This means that even if it were possible to obtain accurate observations of the individual dietary energy consumption, this would be insufficient to infer on the undernourishment condition at individual level, unless integrated by the observation on the physical status (body mass index) and of its dynamic over time, of the same individual. </p>
<p>The model based approach to estimate the PoU developed by FAO integrates information that is available with sufficient regularity from different sources for most countries in the world, in a theoretically consistent way, thus providing what is still one of the most reliable tools to monitor progress towards reducing global hunger. </p>
<p><strong><em>Further specific consideration:</em></strong></p>
<p><em>Feasibility </em></p>
<p>Estimation of PoU at national level has been feasible for most countries in the world since 1999. In the worst case scenario, when no data on food consumption was available from a recent household survey, the model-based estimate of the PoU is informed by an estimate of mean level of dietary energy consumption (DEC) from Food Balance Sheets (FBS), an indirect estimate of the coefficient of variation (CV) based on information on the country&#x2019;s GDP, Gini coefficient of Income, an index of the relative price of food, or other indicators of development such as country&#x2019;s Under 5 Mortality Rate, and an estimate of the Minimum Dietary Energy Requirement (MDER) based on the UN Population Division&#x2019;s World Population Prospects data. </p>
<p><em>Reliability </em></p>
<p>Reliability mostly depends on the quality of the data used to inform the estimation of the model&#x2019;s parameters. </p>
<p>DEC could be estimated either from survey data or from food balances. Neither source is devoid of problems. When comparing estimates of national DEC from FBS and from surveys, differences are frequently noted. </p>
<p>DEC estimates from survey data can be affected by systematic measurement errors due to under-reporting of food consumption, or to incomplete recording of all food consumption sources. Recent research shows that a negative bias of up to more than 850 kcal can be induced on the estimated daily per capita caloric consumption can be induced by the type of food consumption module chosen to capture the data at the household level. (See De Weerdt et al., 2015, Table 2, <a href="https://feb.kuleuven.be/drc/licos/publications/dp/DP%20365%20Complete.pdf%20">https://feb.kuleuven.be/drc/licos/publications/dp/DP%20365%20Complete.pdf</a> ). A detailed analysis of a recent Household Budget Survey in Brazil revealed how food provided for free through the school meals program and consumed by children while at school, had not been accounted among the sources of household food consumption, accounting for a downward bias of the average per capita daily dietary energy consumption of 674 kcal. (See Borlizzi, Cafiero &amp; Del Grossi, forthcoming.) </p>
<p>DEC estimates from Food Balance Sheets can also be affected by errors, though it is difficult to establish the direction of induced bias. As average food availability is a residual in the FBS method, any errors in reported production, trade, and stocks might affect the estimates of national food availability. Moreover, errors might be induced by the difficulty in properly accounting for all forms of food commodity utilization. To the extent that all these errors are uncorrelated, though, the impact on the estimated average food consumption will be lower than each of the errors, considered separately, might imply. Nevertheless, considering how problematic it is to precisely account for variations in national reserves of food commodities, for which official data may be unreliable, it is recognized that the estimated annual stock variation is prone to considerable uncertainty that would be transferred to the estimated DEC in each given year. </p>
<p>To limit the impact of such errors, FAO has traditionally presented estimates of PoU at national level as three-year averages, on the presumption that errors induced by imprecise recording of stocks variations in each single year might be highly reduced when considering an average over three consecutive years. </p>
<p>Survey data are the only source to estimate the CV and Skewness. As described in the section of metadata on the method of computation, unless obtained from high quality individual dietary intake surveys, data needs to be treated to reduce the likely upward bias in the estimates of the CV that would be induced by the spurious variability due to errors in measuring individual habitual dietary energy intake. </p>
<p><em>Comparability </em></p>
<p>If the same method of computation is used, comparability across time and space is relatively high, with the only potential cause of inhomogeneity found in the different quality of the background data. </p>
<p><em>Limitations </em></p>
<p>Due to the probabilistic nature of the inference and the margins of uncertainty associated with estimates of each of the parameters in the model, the precision of the PoU estimates is generally low. Even though it is not possible to compute theoretical Margins of Error (MoE) for PoU estimates, these would very likely exceed plus or minus 2.5% in most cases. For this reason, FAO publishes national level PoU estimates only when they are larger than 2.5%. This also suggests that 2.5% is the lowest feasible target that can be set for the PoU indicator, a value that is unsatisfactorily large when the ambition is to fully eradicate the scourge of hunger. </p>
<p>If no survey is available that collects food consumption data and that is representative at subnational level, the indicator can only be computed at national level.</p>
<h2>Комментарии и ограничения: </h2>
<p>На протяжении многих лет параметрический подход, использующийся при расчете оценки распространенности недоедания, подвергался критике, исходя из предположения, что недоедание следует оценивать, основываясь на индивидуальном уровне, путем сравнения индивидуальных потребностей в энергии с индивидуальным потреблением энергии, поступающей с пищей. Согласно такому мнению, распространенность недоедания может быть просто вычислена путем подсчета количества лиц в репрезентативной выборке населения, которое классифицируется как недоедающие, на основе сопоставления привычного потребления пищи и потребностей на индивидуальном уровне. К сожалению, реализовать такой подход не представляется возможным по двум причинам: во-первых, из-за стоимости обследований индивидуального пищевого рациона, индивидуальное потребление продуктов питания измеряется лишь в нескольких странах каждые несколько лет на относительно небольших выборках; кроме того, индивидуальные энергетические потребности практически невозможно наблюдать с помощью стандартных методов сбора данных (до такой степени, что наблюдаемое обычное потребление энергии индивидуумом в здоровом состоянии – это по-прежнему предпочтительный способ определить индивидуальные энергетические потребности). Это означает, что даже если бы можно было получить точные наблюдения индивидуального потребления калорий, этого будет недостаточно, чтобы сделать вывод о состоянии недоедания на индивидуальном уровне, если только не учитывать обследование физического статуса (Индекс массы тела) одного и того же человека и его динамику во времени. </p>
<p>Модельный подход для оценки распространенности недоедания, разработанный ФАО, учитывает информацию, которая доступна с достаточной регулярностью из разных источников для большинства стран мира, теоретически последовательным способом, таким образом, обеспечивая то, что до сих пор является одним из самых надежных инструментов для отслеживания прогресса в деле сокращения масштабов голода в мире. </p>
<p><strong><em>Далее особое внимание:</em></strong></p>
<p><em>Реализуемость </em></p>
<p>Оценка распространенности недоедания на уровне страны стала возможной для большинства стран мира с 1999 года. В худшем случае, когда данные о потреблении продуктов питания нельзя было получить в ходе недавнего обследования домашних хозяйств, основанная на модели оценка распространенности недоедания опиралась на оценку среднего уровня потребления калорий (DEC) на основе продовольственных балансов (FBS), косвенную оценку коэффициента вариации (CV) на основе данных о ВВП страны, коэффициент дохода Джини, индекс относительных цен на продовольствие, или иных показателей развития, таких как уровень смертности детей в возрасте до 5 лет и оценку минимальной калорийности пищевого рациона (MDER) на основе данных мировых демографических перспектив Отдела народонаселения ООН</p>
<p><em>Надежность </em></p>
<p>Надежность в основном зависит от качества данных, используемых для формирования параметров модели.</p>
<p>Потребление калорий (DEC) может быть оценено либо на основе данных обследования, либо на основе продовольственных балансов. Оба источника не лишены недостатков. При сравнении оценок потребления калорий в стране (DEC) на основе продовольственных балансов (FBS) и обследований часто отмечаются различия.</p>
<p>Оценки потребления калорий на основе данных обследований могут быть подвержены влиянию систематических погрешностей измерений из-за занижения данных о потреблении продуктов питания или неполного учета всех источников потребления продуктов питания. Недавние исследования показывают, что отрицательное смещение до более чем 850 ккал может быть вызвано предполагаемым ежедневным потреблением калорий в расчете на душу населения, вызванным типом программы потребления продуктов питания, выбранной для сбора данных на уровне домохозяйств. (См. De Weerdt et al., 2015, Table 2, <a href="https://feb.kuleuven.be/drc/licos/publications/dp/DP%20365%20Complete.pdf%20">https://feb.kuleuven.be/drc/licos/publications/dp/DP%20365%20Complete.pdf</a> ). Детальный анализ недавнего обследования бюджетов домашних хозяйств в Бразилии показал, что питание, предоставляемое бесплатно через программу школьного питания и употребляемое детьми в школе, не было учтено среди источников потребления продуктов питания домохозяйством, что означает занижение суточной энергетической ценности потребленных продуктов питания в среднем на душу населения, составляющей 674 ккал. (См. Borlizzi, Cafiero Del Grossi, готовится к выпуску.) </p>.
<p>В оценках потребления калорий на основе продовольственных балансов также могут быть ошибки, хотя трудно установить направление вызванных погрешностей. Так как средний уровень физической доступности продовольствия является остаточным в методе продовольственных балансов, любые ошибки в информации о производстве, торговле и запасах могут повлиять на оценки наличия продовольствия на уровне страны. Кроме того, ошибки могут быть вызваны трудностями в надлежащем бухгалтерском учете всех форм использования продовольственных товаров. Поскольку все эти ошибки являются некоррелированными, влияние на предполагаемое среднее потребление продуктов питания будет меньше, чем у каждой из ошибок, рассматриваемых отдельно. Тем не менее, учитывая, насколько проблематично точно учитывать различия в государственных резервах продовольственных товаров, относительно которых официальные данные могут быть недостоверны, следует признать, что, по оценкам, изменения годового запаса подвержены значительной неопределенности, которые перейдут в оценку потребления калорий в каждом конкретном году. </p>
<p>В целях ограничения последствий таких ошибок ФАО традиционно представляет оценки распространенности недоедания на уровне страны в виде средних показателей за три года, исходя из предположения о том, что ошибки, вызванные неточным учетом колебаний запасов в каждом отдельном году, могут сильно сократиться при рассмотрении среднего показателя за три года подряд. </p>
<p>Данные обследований являются единственным источником для оценки CV и асимметрии. Как описано в разделе "Метаданные, относящиеся к методу расчета", если данные не получены из высококачественных обследований индивидуального пищевого рациона, то их необходимо обработать, чтобы снизить вероятность завышения оценки коэффициента вариации CV, вызванную ложными колебаниями из-за ошибок в измерении обычного потребления калорий на индивидуальном уровне. </p>
<p><em>Сопоставимость</em></p>
<p>Если используется один и тот же метод вычисления, то сопоставимость во времени и пространстве относительно высока, и единственной потенциальной причиной неоднородности является различное качество исходных данных. </p>
<p><em>Ограничения </em></p>
<p>Из-за вероятностного характера вывода и спектра неопределенности, связанных с оценками каждого из параметров в модели, точность оценки распространенности недоедания, как правило, низкая. Хотя невозможно вычислить теоретические пределы погрешности (MoE) для оценки распространенности недоедания, вероятно, они превышает плюс или минус 2,5% в большинстве случаев. По этой причине ФАО публикует оценки распространенности недоедания на уровне страны только тогда, когда они превышают 2,5%. Это также предполагает, что 2,5% - это самые низкие осуществимые цели, которые могут быть установлены для показателя распространенности недоедания, т.е. величина, которая неудовлетворительно велика, когда речь идет о стремлении полностью искоренить такое бедствие, как голод.</p>
<p>Если не проводятся обследования, в рамках которых собираются данные о потреблении продуктов питания и которые являются репрезентативными на субнациональном уровне, то этот показатель может быть рассчитан только на национальном уровне.</p>
6 months ago
User avatar None

Committed changes

SDG Metadata / 2-1-1Russian

Committed changes 6 months ago
User avatar jenpark9

Translation changed

SDG Metadata / 2-1-1Russian

<h1>Data Availability </h1>
<h2>Description: </h2>
<p>Since 2017 FAO has reported separate estimates of PoU for 170 countries, distributed as follows: </p>
<p>World 170 </p>
<p> Africa 45 </p>
<p> Northern Africa 5 </p>
<p> Sub-Saharan Africa 40 </p>
<p> Eastern Africa 12 </p>
<p> Middle Africa 7 </p>
<p> Southern Africa 5 </p>
<p> Western Africa 16 </p>
<p> Asia 42 </p>
<p> Central Asia 5 </p>
<p> Eastern Asia 5 </p>
<p> Southern Asia 8 </p>
<p> South-Eastern Asia 10 </p>
<p> Western Asia 14 </p>
<p> Latin America and the Caribbean 32 </p>
<p> Caribbean 12 </p>
<p> Latin America 20 </p>
<p> Central America 8 </p>
<p> South America 12 </p>
<p> Oceania 9</p>
<p>Australia and New Zealand 2</p>
<p>Oceania excluding Australia and New Zealand 7</p>
<p> Northern America and Europe 42</p>
<p>Northern America 3</p>
<p>Europe 39</p>
<p> Eastern Europe 10</p>
<p> Northern Europe 10</p>
<p> Southern Europe 12</p>
<p> Western Europe 7</p>
<p>While country-level estimates are presented as three-year averages, regional and global estimates are yearly estimates. </p>
<h2>Time series: </h2>
<p>2000 - current </p>
<p><strong> </strong></p>
<h2>Disaggregation: </h2>
<p>Due to reliance on national Food Balance Sheets data to estimate mean caloric consumption levels in the population, the global monitoring of MDG Target 1C and of the WFS target has been based on estimates of the PoU at national level only. </p>
<p>In principle, the indicator can be computed for any specific population group, provided sufficient accurate information exists to characterize the model&#x2019;s parameters for that specific group, that is, if data on the group&#x2019;s food consumption levels, age/gender structure and &#x2013; possibly &#x2013; physical activity levels, exist. </p>
<p>The scope for disaggregation thus crucially depends on the availability of surveys designed to be representative at the level of sub national population groups. Given prevailing practice in the design of national household surveys, sufficient reliable information is seldom available for disaggregation beyond the level of macro area of residence (urban-rural) and of the main Provinces/Divisions in a country. To the extent that most of the used surveys are designed to accurately capture the distribution of income, inference can be drawn on the PoU in different income classes of the population. Gender disaggregation is limited by the possibility to identify and group households by gender-related information (such as sex of the head of the household, or male/female ratio). </p>
<h1>Наличие данных </h1>
<h2>Описание: </h2>
<p>В 2017 году ФАО представила отдельные оценки распространенности недоедания для 170 стран, которые были расположены следующим образом: </p>
<p>Мир 170</p>
<p> Африка 45 </p>
<p> Северная Африка 5 </p>
<p> Африка к югу от Сахары 40 </p>
<p> Восточная Африка 12 </p>
<p> Центральная Африка 7 </p>
<p> Южная Африка 5 </p>
<p> Западная Африка 16 </p>
<p> Азия 42 </p>
<p> Центральная Азия 5 </p>
<p> Восточная Азия 5 </p>
<p> Южная Азия 8 </p>
<p> Юго-Восточная Азия 10 </p>
<p> Западная Азия 14 </p>
<p> Латинская Америка и Карибский бассейн 32 </p>
<p> Карибский бассейн 12 </p>
<p> Латинская Америка 20 </p>
<p> Центральная Америка 8 </p>
<p> Южная Америка 12 </p>
<p> Океания 9 </p>
<p> Австралия и Новая Зеландия 2 </p>
<p> Океания, исключая Австралию и Новую Зеландию 7 </p>
<p> Северная Америка и Европа 42 </p>
<p> Северная Америка 3 </p>
<p> Европа 39 </p>
<p> Восточная Европа 10 </p>
<p> Северная Европа 10 </p>
<p> Южная Европа 12 </p>
<p> Западная Европа 7 </p>
<p>В то время как оценки по странам представлены в виде средних показателей за три года, региональные и глобальные оценки являются ежегодными оценками. </p>
<h2>Динамические ряды: </h2>
<p>2000 г. - настоящее время </p>
<p><strong> </strong></p>
<h2>Дезагрегация: </h2>
<p>Вследствие того, что для оценки средних уровней потребления калорий населением используются национальные данные продовольственных балансов, глобальный мониторинг Цели 1С ЦРТ и цели Всемирного саммита по продовольствию основан на оценках распространенности недоедания только на национальном уровне. </p>
<p>В принципе, этот показатель может быть рассчитан для какой-либо конкретной группы населения при условии наличия достаточно точной информации, чтобы охарактеризовать модели параметров для данной группы, то есть, если существуют сведения об уровне потребления продуктов питания в группе, половозрастной/структуре и, возможно, уровне физической активности. </p>
<p>Таким образом, рамки для дезагрегации в решающей степени зависят от наличия обследований, спланированных таким образом, чтобы быть репрезентативными на уровне субнациональных групп населения. Учитывая сложившуюся практику в разработке национальных обследований домашних хозяйств, достаточно достоверная информация, помимо уровня макро-региона проживания (город-село) и основных областей/округов в стране, редко доступна для дезагрегации. В той степени, в которой большинство используемых обследований спланированы для точного измерения распределения доходов, можно сделать вывод об оценке распространенности недоедания в слоях населения с различными доходами. Разбивка по полу ограничивается возможностью выявить и сгруппировать домашние хозяйства по гендерным признакам (например, пол главы домашнего хозяйства или соотношение мужчин и женщин). </p>
6 months ago
User avatar jenpark9

Translation changed

SDG Metadata / 2-1-1Russian

<h2>Methods and guidance available to countries for the compilation of the data at the national level: </h2>
<p>The main three sources of data at national level are: </p>
<ol>
<li>Official reports on the production, trade and utilization of the major food crop and livestock productions. </li>
<li>Household survey data on food consumption </li>
<li>Demographic characteristics of the national population </li>
</ol>
<p>Data sources for agricultural production are usually national surveys that are conducted by the Ministry of Agricultural/Livestock and/or the National Statistical Office. The surveys are usually annual, and in the absence of direct measurements, use information on areas/animal numbers and crop yields/carcass weights to calculate crop or livestock product quantities. Agricultural censuses, which FAO recommends conducting every ten years, may complement these surveys by providing more updated measured data on crops and livestock, and thus enable more precise projections/revisions. </p>
<p>The data source for agricultural and food trade is almost exclusively the national customs office (with few exceptions where data may be obtained from the Central Bank). Countries often prepare these trade reports following international standard formats (commodity/country classifications, units of measurement, trading partner detail). While such trade data may be considered quite reliable, being the result of direct measurement/reporting by/to the customs office, issues of unreported border trade (and animal movement), misclassification of commodities, confidentiality, time-lag, to name a few, may necessitate some data analysis and validation (often by referring to &#x2018; mirror&#x2019; trade statistics to cross-check quantities and values). </p>
<p>Data on the utilization of primary and processed crops and livestock may be obtained through specialized surveys (supplemented by research) through the national agri-food industry system. Utilizations of interest here are those quantities destined for, among others, animal feed, for industrial uses (e.g. biofuel production), for national/enterprise/farm stocks, for seed (sowing for the successive agricultural cycle) &#x2013; to enable as accurate an assessment as possible of the quantities destined/available for potential human consumption. </p>
<p>These datasets (production, trade and utilizations), once cross-checked and validated, form the basis for the compilation of the Food Balance Sheets (FBS). The FBS are an accounting framework whereby supply (production + imports + stock withdrawals) should equal utilization (export + food processing + feed + seed + industrial use, etc.). It should be noted that, within the FBS framework, post-harvest/slaughter losses (up to the retail level) are considered as utilization, and thus a component in the balancing of the FBS. The FBS framework provides a snapshot of the agricultural supply situation at the national level, and allows for a cross-referenced structure whereby data, official or estimated/imputed, may be further analyzed and validated (e.g. animal numbers may result as being under-reported/estimated). The main result of the compilation of the FBS is the calculation of the Dietary Energy Supply (DES) in kilocalories per person (based on population figures) in a given year (quantities resulting as available for human consumption are converted into their caloric equivalents by using appropriate nutritive conversion factors by commodity). The DES, in the absence of direct consumption data from household surveys, is one of the key components in the calculation of the Prevalence of Undernourishment (PoU). FAO is presently embarking on a more focused program of providing FBS capacity to countries, including an updated compilation tool. </p>
<p>FAO obtains crop/livestock primary/processed production data, and principal utilization thereof, through country-tailored questionnaires that are dispatched to all countries annually. Official country trade statistics are obtained annually through bulk downloads of the United Nations trade database (countries are expected to report to UNSD annually). In some cases, when available, national FBS data are also used. These datasets are then validated and form inputs in the country FBS which FAO compiles. It should be noted that when data are not officially reported/available (as is frequently the case with commodity utilization data), and hence it is necessary to resort to imputations to fill the data gaps. </p>
<p>The new FBS Guidelines for national compilation (completed recently in collaboration with the Global Strategy) and new compilation tool (R-based &#x2018;shiny&#x2019; application). </p>
<p><strong><em>Detail on FBS methodology: </em></strong><a href="http://www.fao.org/economic/ess/fbs/ess-fbs02/en/">http://www.fao.org/economic/ess/fbs/ess-fbs02/en/</a>. </p>
<p>The FBS Handbook shown here should not be confused with the recently completed FBS Guidelines. The Handbook is of a more technical nature and explains the methodology followed by FAO in compiling country FBS. The Guidelines on the other hand, while based on the Handbook, provide countries with a more revised and practical guidance and recommendations for compilation at the national level. </p>
<p><strong><em>Some FBS background text also available on FAOSTAT:</em></strong> <a href="http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBS">http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBS</a>. </p>
<h2>Методы и руководства, доступные странам для составления данных на национальном уровне: </h2>
<p>На национальном уровне существуют три основных источника данных: </p>
олl>
<li>Официальные отчеты о производстве, торговле и использовании основных продовольственных культур и продукции животноводства. </li>
<li>Данные обследования домохозяйств о потреблении продуктов питания</li>.
<li>Демографические характеристики населения страны </li>.
</ol>
<p>Источниками данных для сельскохозяйственного производства обычно являются национальные обследования, которые проводятся Министерством сельского хозяйства / животноводства и / или Национальным статистическим управлением. Обследования обычно проводятся ежегодно, и, при отсутствии прямых измерений, используется информация о площадях / количестве животных и урожайности / весах туши для расчета количества продуктов растениеводства или животноводства. Сельскохозяйственные переписи, которые ФАО рекомендует проводить каждые десять лет, могут дополнять эти обследования, предоставляя более обновленные результаты измерений по сельскохозяйственным культурам и поголовью скота, и, таким образом, позволяют составлять более точные прогнозы / корректировки. </p>
<p>Источником данных по торговле сельскохозяйственной и пищевой продукцией является почти исключительно национальная таможня (за немногими исключениями, когда данные могут быть получены из Центрального банка). Страны часто готовят эти торговые отчеты в соответствии с международными стандартными форматами (классификации товаров / стран, единицы измерения, данные о торговых партнерах). Хотя такие данные по торговле могут считаться достаточно надежными, поскольку они являются результатом непосредственного измерения / представления данных таможенной службой / ее отчетности, но проблемы незарегистрированной приграничной торговли (и перемещения животных), неправильная классификация товаров, вопросы конфиденциальности данных, временная задержка и многое другое могут потребовать некоторого анализа и проверки данных (часто обращаясь к зеркальной статистике торговли для перекрестной проверки количеств и цен). </p>
<p>Данные об использовании первичных и переработанных культур и домашнего скота могут быть получены в результате специализированных обследований (дополненных исследованиями) в рамках национальной системы промышленности переработки сельскохозяйственной продукции. В данном случае интерес представляют количества, предназначенные, в частности, для кормов для животных, для промышленного использования (например, для производства биотоплива), для национальных запасов/предприятий/ферм, для семян (посев для последующего сельскохозяйственного цикла); для того, чтобы обеспечить как можно более точную оценку количества, предназначенного/доступного для потенциального потребления человеком. </p>
<p>Эти наборы данных (производство, торговля и использование) после перекрестной проверки и валидации образуют основу для составления продовольственных балансов (FBS). Продовольственный баланс- это система учета, при которой предложение (производство + импорт + уменьшение запасов) должно равняться использованию (экспорт + переработка продуктов питания + корм + семена + промышленное использование и т. д.). Следует отметить, что в рамках продовольственного баланса потери после уборки / убоя (вплоть до уровня розничной торговли) рассматриваются как использование и, таким образом, являются компонентом сальдирования продовольственного баланса. Структура продовольственного баланса предоставляет зафиксированный снимок ситуации с сельскохозяйственными поставками на национальном уровне и позволяет создать структуру с перекрестными ссылками, посредством которой данные, официальные или оценочные / вмененные, могут быть дополнительно проанализированы и проверены (например, отчетность по численности животных может быть занижена / недооценена). Основным результатом составления продовольственного баланса является расчет энергетической ценности рациона питания (DES) в килокалориях на человека (на основе численности населения) в конкретном году (количество, которое может использоваться человеком, преобразуется в их калорийные эквиваленты с использованием соответствующих коэффициентов пересчета питательных веществ по товарам). Энергетическая ценность рациона питания, в отсутствие данных о прямом потреблении, получаемых в ходе обследований домашних хозяйств, является одним из ключевых компонентов при расчете распространенности недоедания (PoU). В настоящее время ФАО приступает к осуществлению более целенаправленной программы по предоставлению странам возможностей продовольственного баланса, включая обновленный инструмент для его составления. </p>
<p>ФАО получает данные о первичной / переработанной продукции растениеводства / животноводства и их основном использовании с помощью специальных вопросников, которые ежегодно рассылаются во все страны. Официальные статистические данные о торговле по странам получаются ежегодно путем массовой загрузки базы данных о торговле Организации Объединенных Наций (ожидается, что страны будут отчитываться перед СОООН ежегодно). В некоторых случаях, когда это возможно, также используются национальные данные продовольственных балансов FBS. Эти наборы данных затем проверяются и формируют исходные данные для продовольственных балансов стран, которые собирает ФАО. Следует отметить, что когда данные официально не сообщаются / не доступны (как это часто бывает в случае данных об использовании сырьевых товаров), то, тогда необходимо прибегнуть к вменениям для восполнения пробелов в данных. </p>
<p>Новое Руководство по составлению национальных балансов продовольствия (завершено недавно в сотрудничестве с Глобальной стратегией) и новый инструмент составления (приложение, основанное на R-методе). </p>
<p><strong><em>Детальное описание методологии продовольственного баланса: </em></strong><a href="http://www.fao.org/economic/ess/fbs/ess-fbs02/en/">http://www.fao.org/economic/ess/fbs/ess-fbs02/en/</a>. </p>
<p>Руководство по продовольственным балансам, показанное здесь, не следует путать с недавно завершенными Рекомендациями по продовольственным балансам. Руководство носит более технический характер и объясняет методологию, которой придерживается ФАО при составлении продовольственного баланса страны. Рекомендации, с другой стороны, хотя и основаны на Руководстве, предоставляют странам более пересмотренные и практические советы и рекомендации для составления на национальном уровне. </p>
<p><strong><em>Некоторый вспомогательный текст по продовольственным балансам также доступен на сайте FAOSTAT:</em></strong> <a href="http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBS">http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBS</a>. </p>
6 months ago
User avatar jenpark9

Translation changed

SDG Metadata / 2-1-1Russian

<h2>Comments and limitations: </h2>
<p>Over the years, the parametric approach informing the computation of the PoU has been criticized, based on the presumptions that undernourishment should be assessed necessarily starting at the individual level, by comparing individual energy requirements with individual energy intakes. According to such view, the prevalence of undernourishment could be simply computed by counting the number of individuals in a representative sample of the population that is classified as undernourished, based on a comparison of individual habitual food consumption and requirements. Unfortunately, such approach is not feasible for two reasons: first, due to the cost of individual dietary intake surveys, individual food consumption is measured only in a few countries, every several years, on relatively small samples; moreover, individual energy requirements are practically unobservable with standard data collection methods (to the point that observed habitual energy consumption of individuals in a healthy status is still the preferred way to infer individual energy requirements). This means that even if it were possible to obtain accurate observations of the individual dietary energy consumption, this would be insufficient to infer on the undernourishment condition at individual level, unless integrated by the observation on the physical status (body mass index) and of its dynamic over time, of the same individual. </p>
<p>The model based approach to estimate the PoU developed by FAO integrates information that is available with sufficient regularity from different sources for most countries in the world, in a theoretically consistent way, thus providing what is still one of the most reliable tools to monitor progress towards reducing global hunger. </p>
<p><strong><em>Further specific consideration:</em></strong></p>
<p><em>Feasibility </em></p>
<p>Estimation of PoU at national level has been feasible for most countries in the world since 1999. In the worst case scenario, when no data on food consumption was available from a recent household survey, the model-based estimate of the PoU is informed by an estimate of mean level of dietary energy consumption (DEC) from Food Balance Sheets (FBS), an indirect estimate of the coefficient of variation (CV) based on information on the country&#x2019;s GDP, Gini coefficient of Income, an index of the relative price of food, or other indicators of development such as country&#x2019;s Under 5 Mortality Rate, and an estimate of the Minimum Dietary Energy Requirement (MDER) based on the UN Population Division&#x2019;s World Population Prospects data. </p>
<p><em>Reliability </em></p>
<p>Reliability mostly depends on the quality of the data used to inform the estimation of the model&#x2019;s parameters. </p>
<p>DEC could be estimated either from survey data or from food balances. Neither source is devoid of problems. When comparing estimates of national DEC from FBS and from surveys, differences are frequently noted. </p>
<p>DEC estimates from survey data can be affected by systematic measurement errors due to under-reporting of food consumption, or to incomplete recording of all food consumption sources. Recent research shows that a negative bias of up to more than 850 kcal can be induced on the estimated daily per capita caloric consumption can be induced by the type of food consumption module chosen to capture the data at the household level. (See De Weerdt et al., 2015, Table 2, <a href="https://feb.kuleuven.be/drc/licos/publications/dp/DP%20365%20Complete.pdf%20">https://feb.kuleuven.be/drc/licos/publications/dp/DP%20365%20Complete.pdf</a> ). A detailed analysis of a recent Household Budget Survey in Brazil revealed how food provided for free through the school meals program and consumed by children while at school, had not been accounted among the sources of household food consumption, accounting for a downward bias of the average per capita daily dietary energy consumption of 674 kcal. (See Borlizzi, Cafiero &amp; Del Grossi, forthcoming.) </p>
<p>DEC estimates from Food Balance Sheets can also be affected by errors, though it is difficult to establish the direction of induced bias. As average food availability is a residual in the FBS method, any errors in reported production, trade, and stocks might affect the estimates of national food availability. Moreover, errors might be induced by the difficulty in properly accounting for all forms of food commodity utilization. To the extent that all these errors are uncorrelated, though, the impact on the estimated average food consumption will be lower than each of the errors, considered separately, might imply. Nevertheless, considering how problematic it is to precisely account for variations in national reserves of food commodities, for which official data may be unreliable, it is recognized that the estimated annual stock variation is prone to considerable uncertainty that would be transferred to the estimated DEC in each given year. </p>
<p>To limit the impact of such errors, FAO has traditionally presented estimates of PoU at national level as three-year averages, on the presumption that errors induced by imprecise recording of stocks variations in each single year might be highly reduced when considering an average over three consecutive years. </p>
<p>Survey data are the only source to estimate the CV and Skewness. As described in the section of metadata on the method of computation, unless obtained from high quality individual dietary intake surveys, data needs to be treated to reduce the likely upward bias in the estimates of the CV that would be induced by the spurious variability due to errors in measuring individual habitual dietary energy intake. </p>
<p><em>Comparability </em></p>
<p>If the same method of computation is used, comparability across time and space is relatively high, with the only potential cause of inhomogeneity found in the different quality of the background data. </p>
<p><em>Limitations </em></p>
<p>Due to the probabilistic nature of the inference and the margins of uncertainty associated with estimates of each of the parameters in the model, the precision of the PoU estimates is generally low. Even though it is not possible to compute theoretical Margins of Error (MoE) for PoU estimates, these would very likely exceed plus or minus 2.5% in most cases. For this reason, FAO publishes national level PoU estimates only when they are larger than 2.5%. This also suggests that 2.5% is the lowest feasible target that can be set for the PoU indicator, a value that is unsatisfactorily large when the ambition is to fully eradicate the scourge of hunger. </p>
<p>If no survey is available that collects food consumption data and that is representative at subnational level, the indicator can only be computed at national level.</p>
<h2>Комментарии и ограничения: </h2>
<p>На протяжении многих лет параметрический подход, использующийся при расчете оценки распространенности недоедания, подвергался критике, исходя из предположения, что недоедание следует оценивать, основываясь на индивидуальном уровне, путем сравнения индивидуальных потребностей в энергии с индивидуальным потреблением энергии, поступающей с пищей. Согласно такому мнению, распространенность недоедания может быть просто вычислена путем подсчета количества лиц в репрезентативной выборке населения, которое классифицируется как недоедающие, на основе сопоставления привычного потребления пищи и потребностей на индивидуальном уровне. К сожалению, реализовать такой подход не представляется возможным по двум причинам: во-первых, из-за стоимости обследований индивидуального пищевого рациона, индивидуальное потребление продуктов питания измеряется лишь в нескольких странах каждые несколько лет на относительно небольших выборках; кроме того, индивидуальные энергетические потребности практически невозможно наблюдать с помощью стандартных методов сбора данных (до такой степени, что наблюдаемое обычное потребление энергии индивидуумом в здоровом состоянии – это по-прежнему предпочтительный способ определить индивидуальные энергетические потребности). Это означает, что даже если бы можно было получить точные наблюдения индивидуального потребления калорий, этого будет недостаточно, чтобы сделать вывод о состоянии недоедания на индивидуальном уровне, если только не учитывать обследование физического статуса (Индекс массы тела) одного и того же человека и его динамику во времени. </p>
<p>Модельный подход для оценки распространенности недоедания, разработанный ФАО, учитывает информацию, которая доступна с достаточной регулярностью из разных источников для большинства стран мира, теоретически последовательным способом, таким образом, обеспечивая то, что до сих пор является одним из самых надежных инструментов для отслеживания прогресса в деле сокращения масштабов голода в мире. </p>
<p><strong><em>Далее особое внимание:</em></strong></p>
<p><em>Реализуемость </em></p>
<p>Оценка распространенности недоедания на уровне страны стала возможной для большинства стран мира с 1999 года. В худшем случае, когда данные о потреблении продуктов питания нельзя было получить в ходе недавнего обследования домашних хозяйств, основанная на модели оценка распространенности недоедания опиралась на оценку среднего уровня потребления калорий (DEC) на основе продовольственных балансов (FBS), косвенную оценку коэффициента вариации (CV) на основе данных о ВВП страны, коэффициент дохода Джини, индекс относительных цен на продовольствие, или иных показателей развития, таких как уровень смертности детей в возрасте до 5 лет и оценку минимальной калорийности пищевого рациона (MDER) на основе данных мировых демографических перспектив Отдела народонаселения ООН</p>
<p><em>Надежность </em></p>
<p>Надежность в основном зависит от качества данных, используемых для формирования параметров модели.</p>
<p>Потребление калорий (DEC) может быть оценено либо на основе данных обследования, либо на основе продовольственных балансов. Оба источника не лишены недостатков. При сравнении оценок потребления калорий в стране (DEC) на основе продовольственных балансов (FBS) и обследований часто отмечаются различия.</p>
<p>Оценки потребления калорий на основе данных обследований могут быть подвержены влиянию систематических погрешностей измерений из-за занижения данных о потреблении продуктов питания или неполного учета всех источников потребления продуктов питания. Недавние исследования показывают, что отрицательное смещение до более чем 850 ккал может быть вызвано предполагаемым ежедневным потреблением калорий в расчете на душу населения, вызванным типом программы потребления продуктов питания, выбранной для сбора данных на уровне домохозяйств. (См. De Weerdt et al., 2015, Table 2, <a href="https://feb.kuleuven.be/drc/licos/publications/dp/DP%20365%20Complete.pdf%20">https://feb.kuleuven.be/drc/licos/publications/dp/DP%20365%20Complete.pdf</a> ). Детальный анализ недавнего обследования бюджетов домашних хозяйств в Бразилии показал, что питание, предоставляемое бесплатно через программу школьного питания и употребляемое детьми в школе, не было учтено среди источников потребления продуктов питания домохозяйством, что означает занижение суточной энергетической ценности потребленных продуктов питания в среднем на душу населения, составляющей 674 ккал. (См. Borlizzi, Cafiero Del Grossi, готовится к выпуску.) </p>.
<p>В оценках потребления калорий на основе продовольственных балансов также могут быть ошибки, хотя трудно установить направление вызванных погрешностей. Так как средний уровень физической доступности продовольствия является остаточным в методе продовольственных балансов, любые ошибки в информации о производстве, торговле и запасах могут повлиять на оценки наличия продовольствия на уровне страны. Кроме того, ошибки могут быть вызваны трудностями в надлежащем бухгалтерском учете всех форм использования продовольственных товаров. Поскольку все эти ошибки являются некоррелированными, влияние на предполагаемое среднее потребление продуктов питания будет меньше, чем у каждой из ошибок, рассматриваемых отдельно. Тем не менее, учитывая, насколько проблематично точно учитывать различия в государственных резервах продовольственных товаров, относительно которых официальные данные могут быть недостоверны, следует признать, что, по оценкам, изменения годового запаса подвержены значительной неопределенности, которые перейдут в оценку потребления калорий в каждом конкретном году. </p>
<p>В целях ограничения последствий таких ошибок ФАО традиционно представляет оценки распространенности недоедания на уровне страны в виде средних показателей за три года, исходя из предположения о том, что ошибки, вызванные неточным учетом колебаний запасов в каждом отдельном году, могут сильно сократиться при рассмотрении среднего показателя за три года подряд. </p>
<p>Данные обследований являются единственным источником для оценки CV и асимметрии. Как описано в разделе "Метаданные, относящиеся к методу расчета", если данные не получены из высококачественных обследований индивидуального пищевого рациона, то их необходимо обработать, чтобы снизить вероятность завышения оценки коэффициента вариации CV, вызванную ложными колебаниями из-за ошибок в измерении обычного потребления калорий на индивидуальном уровне. </p>
<p><em>Сопоставимость</em></p>
<p>Если используется один и тот же метод вычисления, то сопоставимость во времени и пространстве относительно высока, и единственной потенциальной причиной неоднородности является различное качество исходных данных. </p>
<p><em>Ограничения </em></p>
<p>Из-за вероятностного характера вывода и спектра неопределенности, связанных с оценками каждого из параметров в модели, точность оценки распространенности недоедания, как правило, низкая. Хотя невозможно вычислить теоретические пределы погрешности (MoE) для оценки распространенности недоедания, вероятно, они превышает плюс или минус 2,5% в большинстве случаев. По этой причине ФАО публикует оценки распространенности недоедания на уровне страны только тогда, когда они превышают 2,5%. Это также предполагает, что 2,5% - это самые низкие осуществимые цели, которые могут быть установлены для показателя распространенности недоедания, т.е. величина, которая неудовлетворительно велика, когда речь идет о стремлении полностью искоренить такое бедствие, как голод.</p>
<p>Если не проводятся обследования, в рамках которых собираются данные о потреблении продуктов питания и которые являются репрезентативными на субнациональном уровне, то этот показатель может быть рассчитан только на национальном уровне.</p>.
6 months ago
User avatar jenpark9

Translation changed

SDG Metadata / 2-1-1Russian

<h1>Data sources </h1>
<h2>Description: </h2>
<p>The ideal source of data to estimate the PoU would be a carefully designed and skillfully conducted individual dietary intake survey, in which actual daily food consumption, together with heights and weights for each surveyed individual, are repeatedly measured on a sample that is representative of the target population. Due to their cost, however, such surveys are rare.</p>
<p>In principle, a well-designed household survey that collects information on food acquisitions might be sufficient to inform a reliable estimate of the Prevalence of Undernourishment in a population, at a reasonable cost and with the necessary periodicity to inform the SDG monitoring process, provided that: </p>
<ol>
<li>All sources of food consumption for all members of the households are properly accounted for, including, in particular, food that is consumed away from home; </li>
<li>Sufficient information is available to convert the data on food consumption or on food expenditures into their contribution to dietary energy intake; </li>
<li>The proper methods to compute the PoU are used, to control for excess variability in the estimated levels of habitual food consumption across households, allowing for the presence on normal variability in the distribution of food consumption across individuals, induced by the differences in energy requirements of the members of the population. </li>
</ol>
<p>Examples of surveys that could be considered for this purpose include surveys conducted to compute economic statistics and conduct poverty assessments, such as Household Income and Expenditure Surveys, Household Budget Surveys and Living Standard Measurement Surveys. </p>
<p>In practice, however, it is often impossible, and not advisable, to rely only on data collected through a household survey, as the information needed to estimate the four parameters of the PoU model is either missing or imprecise. </p>
<p>Household Survey food consumption data often must be integrated by </p>
<ol>
<li>Data on the demographic structure of the population of interest by sex and age; </li>
<li>Data or information on the median height of individuals in each sex and age class; </li>
<li>Data on the distribution of physical activity levels in the population; </li>
<li>Alternative data on the total amounts of food available for human consumption, to correct for biases in the estimate of the national average daily dietary energy consumption in the population. </li>
</ol>
<p>Data for a), b) and c) could be available through the same multipurpose survey that provides food consumption data, but are more likely available from other sources, such as National Demographic and Health Surveys (for a) and b) ) and Time Use Surveys (for c) ). </p>
<p>Correcting for bias in the estimated average daily dietary energy consumption might need to be based on alternative sources on food consumption, such as aggregate food supply and utilization accounts and food balance sheets. </p>
<p>To inform its estimate of PoU at national, regional and global level, in addition to all household surveys for which it is possible to obtain micro data on food consumption, FAO relies on: </p>
<ol>
<li>UN Population Division&#x2019;s World Population Prospects (<a href="https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/">https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/</a>), which provide updated estimates of the structures of the national population by sex and age every two years for most countries in the world; </li>
<li>FAO Food Balance Sheets (<a href="http://faostat3.fao.org/download/FB/*/E">http://faostat3.fao.org/download/FB/*/E</a>), which provides updated estimates of the national availability of food every year for most countries in the world.</li>
</ol>
<p>Micro data from household surveys that collect food consumption data are sourced by FAO directly through the National Statistical Agencies&#x2019; websites, or through specific bilateral agreements.</p>
<h1>Источники данных </h1>
<h2>Описание: </h2>
<p>Идеальным источником данных для оценки распространенности недоедания (PoU) было бы тщательно разработанное и умело проведенное обследование индивидуального рациона питания, в котором исследуется фактическое ежедневное потребление пищи вместе с ростом и весом для каждого опрашиваемого индивида, многократно измеряемые в выборке, являющейся репрезентативной для целевой группы населения. Из-за их стоимости, однако, такие опросы проводятся редко.</p>.
<p>В принципе, хорошо спланированное обследование домашних хозяйств, в ходе которого собирается информация о приобретении продуктов питания, может оказаться достаточным для получения достоверной оценки распространенности недоедания среди населения при разумных затратах на проведение и с необходимой периодичностью для информационной поддержки процессе мониторинга показателей Целей устойчивого развития, при условии, что: </p>
<оолol>
<li> Должным образом учитывается потребление продуктов питания всеми членами домохозяйств из всех источников, включая, в частности, пищу, потребляемую вне дома; </li>
<li>Имеется достаточно информации для пересчета данных о потреблении продовольствия или о расходах на продукты питания в их вклад в калорийность пищи; </li>
<li>Используются правильные методы для вычисления распространенности недоедания, чтобы регулировать избыточную изменчивость оцениваемого уровня привычного потребления продуктов питания среди домашних хозяйств, допуская наличие нормальной изменчивости в распределении потребления продуктов питания среди отдельных лиц, вызванной различиями в энергетических потребностях людей. </li>
</ol>
<p>Примеры обследований, которые можно принять во внимание для достижения этой цели, включают обследования, проводимые для расчета показателей экономической статистики и проведения оценок уровня бедности, такие как обследования доходов и расходов домашних хозяйств, обследования бюджетов домашних хозяйств и обследования по измерению показателей уровня жизни.</p>
<p>Однако на практике зачастую невозможно и не рекомендуется полагаться только на данные, собранные в ходе обследования домохозяйств, поскольку информация, необходимая для оценки четырех параметров модели распространенности недоедания (PoU), отсутствует или является неточной.</p>
<p>С данными обследования о потреблении продуктов питания домашними хозяйствами зачастую должны учитываться </p>.
олl>
<li>Данные о демографической структуре исследуемого населения по полу и возрасту; </li>.
<li>Данные или информация о среднем росте лиц каждого пола и возрастной группы; </li>.
<li>Данные о распределении уровней физической активности населения; </li>.
<li>Альтернативные данные об общем количестве продовольствия, имеющегося для потребления людьми, чтобы корректировать погрешности в среднем значении национальной оценки потребления калорий населением. </li>
</ol>
<p>Данные по пунктам a), b) и c) могут быть получены с помощью того же многоцелевого обследования, которое предоставляет данные о потреблении продуктов питания, но более вероятно, что они доступны из других источников, таких как национальные демографические и медицинские обследования (для a) и b)) и обследования бюджетов времени (для c)). </p>
<p>Коррекция отклонений по оценкам среднего значения суточного потребления калорий, возможно, должна основываться на альтернативных источниках по потреблению продуктов питания, таких как суммарный показатель снабжения продуктами питания, счета использования и продовольственные балансы.</p>
<p>Для формирования оценки распространенности недоедания (PoU) на национальном, региональном и глобальном уровнях, в дополнение ко всем обследованиям домашних хозяйств, по которым можно получить микроданные по потреблению продуктов питания, ФАО полагается на: </p>
олl>
<li>Мировые демографические перспективы Отдела народонаселения ООН (<a href="https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/">https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/</a>), которые обеспечивают обновленные оценки структуры населения по полу и возрасту, раз в два года для большинства стран мира; </li>.
<li>Продовольственные балансы ФАО (<a href="http://faostat3.fao.org/download/FB/*/E">http://faostat3.fao.org/download/FB/*/E</a>), которые обеспечивают обновленные оценки доступности продовольствия на уровне страны каждый год для большинства стран мира.</li>.
</ol>
<p>Микро-данные по результатам обследований домашних хозяйств, собирающих данные о потреблении продуктов питания, которые ФАО скачивает непосредственно через веб-сайты национальных статистических управлений или получает в рамках конкретных двусторонних соглашений.</p>.
6 months ago
Browse all translation changes

Statistics

Percent Strings Words Chars
Total 23 5,541 38,662
Translated 82% 19 5,509 38,389
Needs editing 17% 4 32 273
Failing checks 17% 4 32 273

Last activity

Last change May 27, 2020, 9:10 p.m.
Last author Jennifer Park

Daily activity

Daily activity

Weekly activity

Weekly activity