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Arabic MIT 0% 0% 32 2,380 18,799 32 5 0 0
French MIT 0% 0 0 0 0 4 0 0
Portuguese MIT 0% 0% 32 2,380 18,799 32 0 0 0
Russian MIT 0% 0% 32 2,380 18,799 9 21 0 0
Spanish MIT 0% 0% 32 2,380 18,799 9 23 0 0
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Overview

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.
Project maintainers User avatar brockfanning
Translation license MIT License
Translation process
  • Translations can be made directly.
  • Translation suggestions are turned off.
  • Any authenticated user can contribute.
  • The translation uses monolingual files.
  • The translation base language can not be edited.
Source code repository https://github.com/worldbank/sdg-metadata
Repository branch master
Last remote commit Merge pull request #543 from worldbank/harvest-20230803 1bee05e3537
User avatar brockfanning authored a month ago
Last commit in Weblate Translated using Weblate (French) feda7753c00
User avatar deblsyl authored a year ago
Weblate repository https://hosted.weblate.org/git/sdg-metadata/1-1-1a/
File mask translations-metadata/*/2-2-3.yml
Monolingual base language file translations-metadata/en/2-2-3.yml

String statistics

Strings percent Hosted strings Words percent Hosted words Characters percent Hosted characters
Total 192 14,280 112,794
Source 32 2,380 18,799
Approved 0% 0 0% 0 0% 0
Waiting for review 16% 32 16% 2,380 16% 18,799
Translated 33% 64 33% 4,760 33% 37,598
Needs editing 23% 46 26% 3,840 27% 30,828
Read-only 16% 32 16% 2,380 16% 18,799
Failing checks 40% 77 45% 6,515 45% 51,788
Strings with suggestions 0% 0 0% 0 0% 0
Untranslated strings 42% 82 39% 5,680 39% 44,368
Last 12 months Previous

Activity in last 12 months

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SDG Metadata / 2-2-3

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SDG Metadata / 2-2-3

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SDG Metadata / 2-2-3

Repository has changes. a year ago
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SDG Metadata / 2-2-3 — French

<p>Survey data provided in peer-reviewed publications or survey reports are screened for inclusion in the WHO Micronutrients Database. Eligibility criteria to the Micronutrients database include: details of the sampling method are provided; the sample was representative of at least the 1st administrative level (e.g. state, province, canton, oblast); the sample was population-based, household-based, or facility-based (i.e., for pregnant women, newborns, and preschool and school-age children); the sample was cross-sectional or was the baseline assessment in an intervention programme; and the study used standard, validated data collection techniques and laboratory methodology. If there are particular concerns regarding the reported data, attempts are made to discuss these concerns with a country representative.</p>
<p>Les données d'enquête fournies dans des publications ou des rapports d'enquête évalués par des pairs sont examinées en vue de leur inclusion dans la base de données de l'OMS sur les micronutriments. Les critères d'éligibilité pour la base de données sur les micronutriments sont les suivants : des détails sur la méthode d'échantillonnage sont fournis; l'échantillon était représentatif d'au moins le premier niveau administratif (par exemple. ex., état, province, canton, oblast); l'échantillon était basé sur la population, sur les ménages ou sur les installations (c'est.-à-dire. pour les femmes enceintes, les nouveau-nés et les enfants d'âge préscolaire et scolaire); l'échantillon était transversal ou constituait l'évaluation de base dans un programme d'intervention; et l'étude a utilisé des techniques de collecte de données et une méthodologie de laboratoire standard et validées. En cas de préoccupations particulières concernant les données déclarées, on s'efforce d'en discuter avec un représentant du pays.</p>
a year ago
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SDG Metadata / 2-2-3 — French

<p>This indicator is part of the Global Nutrition Monitoring Framework (GNMF), for which operational guidance is offered to countries &#x2013; the Global nutrition monitoring framework: Operational guidance for tracking progress in meeting targets for 2025 available at https://www.who.int/publications/i/item/9789241513609 in the six UN official languages.</p>
<p>WHO in collaboration with UNICEF, the US Centers for Disease Control and Prevention and Nutrition International updated a Micronutrient Survey Manual, containing details about conducting and national nutrition survey and reporting results.<sup><a href="#footnote-2" id="footnote-ref-2">[1]</a></sup></p>
<p> </p><div class="footnotes"><div><sup class="footnote-number" id="footnote-2">1</sup><p>Centers for Disease Control and Prevention, World Health Organization, Nutrition International, UNICEF. Micronutrient survey manual. Geneva: World Health Organization; 2020. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. <a href="#footnote-ref-2">&#x2191;</a></p></div></div>
<p>Cet indicateur fait partie du Cadre mondial de suivi de la nutrition (GNMF), pour lequel des conseils opérationnels sont proposés aux pays : Cadre mondial de suivi de la nutrition – Guide pratique pour le suivi des avancées par rapport aux cibles mondiales 2025, disponible à l'adresse https://www.who.int/fr/publications/i/item/9789241513609 (disponible dans les six langues officielles de l'ONU).</p>
<p>L'OMS en collaboration avec l'UNICEF, les « Centers for Disease Control and Prevention » des États-Unis et « Nutrition International » ont mis à jour un manuel d'enquête sur les micronutriments, qui contient des détails sur la conduite et la communication des résultats des enquêtes nationales sur la nutrition.<sup><a href="#footnote-2" id="footnote-ref-2">[1]</a></sup>.</p>
<p> </p><div class="footnotes"><div><sup class="footnote-number" id="footnote-2">1</sup><p>(en anglais) « Centers for Disease Control and Prevention », Organisation mondiale de la Santé, « Nutrition International », UNICEF. « Micronutrient survey manual ». Genève : Organisation mondiale de la Santé; 2020. Licence : CC BY-NC-SA 3.0 IGO. <a href="#footnote-ref-2">&#x2191;</a></p></div></div>
a year ago
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SDG Metadata / 2-2-3 — French

<ul>
<li><strong>At country level</strong></li>
</ul>
<p>A Bayesian hierarchical mixture model was used to estimate haemoglobin distributions and systematically addressed missing data, non-linear time trends, and representativeness of data sources. The full description of the methodology for country and region estimates can be found at Supplement to: Stevens GA, Finucane MM, De-Regil LM, et al. Global, regional, and national trends in haemoglobin concentration and prevalence of total and severe anaemia in children and pregnant and non-pregnant women for 1995&#x2013;2011: a systematic analysis of population-representative data. Lancet Glob Health 2013; 1: e16&#x2013;25. Available at https://www.thelancet.com/cms/10.1016/S2214-109X(13)70001-9/attachment/e073f9da-1330-4a1d-a1a0-67caf08c11bf/mmc1.pdf.</p>
<ul>
<li><strong>At regional and global levels</strong></li>
</ul>
<p>Global and regional prevalence estimates were calculated as population-weighted averages of the constituent countries (see treatment of missing values at country level).</p>
<ul>
<li><strong>Au niveau national :</strong></li>
</ul>
<p>Un modèle de mélange hiérarchique bayésien a été utilisé pour estimer les distributions d'hémoglobine et a systématiquement pris en compte les données manquantes, les tendances temporelles non linéaires et la représentativité des sources de données. La description complète de la méthodologie pour les estimations par pays et par région se trouve dans (en anglais) « Supplement to: Stevens GA, Finucane MM, De-Regil LM, et al. Global, regional, and national trends in haemoglobin concentration and prevalence of total and severe anaemia in children and pregnant and non-pregnant women for 1995–2011: a systematic analysis of population-representative data. Lancet Glob Health 2013; 1: e16–25 », disponible à l'adresse https://www.thelancet.com/cms/10.1016/S2214-109X(13)70001-9/attachment/e073f9da-1330-4a1d-a1a0-67caf08c11bf/mmc1.pdf.</p>
<ul>
<li><strong>Aux niveaux régional et mondial :</strong></li>
</ul>
<p>Les distributions pour les régions ont été calculées comme des moyennes pondérées de la population des pays constitutifs (voir le traitement des valeurs manquantes au niveau des pays).</p>
a year ago
User avatar deblsyl

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SDG Metadata / 2-2-3 — French

<p>Prevalence of anaemia and/or mean haemoglobin in women of reproductive age were obtained from 408 population-representative data sources from 124 countries worldwide. Data collected from 1995 to 2020 were used. Adjustment of data on blood haemoglobin concentrations for altitude and smoking was carried out whenever possible. Biologically implausible haemoglobin values (&lt;25 g/L or &gt;200 g/L) were excluded. A Bayesian hierarchical mixture model was used to estimate haemoglobin distributions and systematically addressed missing data, non-linear time trends, and representativeness of data sources. </p>
<p>Full details on statistical methods may be found <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4547326/">here</a>: Global, regional, and national trends in haemoglobin concentration and prevalence of total and severe anaemia in children and pregnant and non-pregnant women for 1995&#x2013;2011: a systematic analysis of population-representative data (Stevens et al, 2013). </p>
<p>Briefly, the model calculates estimates for each country and year, informed by data from that country and year themselves, if available, and by data from other years in the same country and in other countries with data for similar time periods, especially countries in the same region. The model borrows data, to a greater extent, when data are non-existent or weakly informative, and to a lesser degree for data-rich countries and regions. The resulting estimates are also informed by covariates that help predict blood haemoglobin concentrations (e.g. socio-demographic index, meat supply (kcal/capita), mean BMI for women and log of under-five mortality for children). The uncertainty ranges (credibility intervals) reflect the major sources of uncertainty, including sampling error, non-sampling error due to issues in sample design/measurement, and uncertainty from making estimates for countries and years without data.</p>
<p>La prévalence de l'anémie et/ou l'hémoglobine moyenne chez les femmes en âge de procréer ont été obtenues à partir de 408 sources de données représentatives de la population de 124 pays du monde entier. Les données recueillies entre 1995 et 2020 ont été utilisées. L'ajustement des données sur les concentrations d'hémoglobine dans le sang en fonction de l'altitude et du tabagisme a été effectué chaque fois que cela a été possible. Les valeurs d'hémoglobine non plausibles sur le plan biologique (&lt;25 g/L ou &gt;200 g/L) ont été exclues. Un modèle de mélange hiérarchique bayésien a été utilisé pour estimer les distributions d'hémoglobine et a systématiquement pris en compte les données manquantes, les tendances temporelles non linéaires et la représentativité des sources de données.</p>
<p>Des détails complets sur les méthodes statistiques peuvent être trouvés <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4547326/"> ici (en anglais)</a> : Global, regional, and national trends in haemoglobin concentration and prevalence of total and severe anaemia in children and pregnant and non-pregnant women for 1995–2011 : a systematic analysis of population-representative data (Stevens et collab., 2013).</p>
<p>En bref, le modèle calcule des estimations pour chaque pays et chaque année, en se basant sur les données de ce pays et de cette année elles-mêmes, si elles sont disponibles, et sur les données d'autres années dans le même pays et dans d'autres pays disposant de données pour des périodes similaires, en particulier les pays de la même région. Le modèle emprunte des données, dans une plus large mesure, lorsque les données sont inexistantes ou peu informatives, et dans une moindre mesure pour les pays et régions riches en données. Les estimations qui en résultent sont également éclairées par des covariables qui aident à prédire les concentrations d'hémoglobine dans le sang (par exemple. ex., l'indice sociodémographique, l'approvisionnement en viande (kcal/capita), l'IMC moyen pour les femmes et le log de la mortalité des enfants de moins de cinq ans). Les plages d'incertitude (intervalles de crédibilité) reflètent les principales sources d'incertitude, notamment l'erreur d'échantillonnage, l'erreur non due à l'échantillonnage due à des problèmes de conception d'échantillon de mesure, et l'incertitude liée à la réalisation d'estimations pour les pays et les années sans données. </p>
a year ago
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SDG Metadata / 2-2-3 — French

<p>There are two main data sources of survey data for anaemia: 1) reports generated by countries or implementing partners and 2) published manuscripts. Occasionally, Member States, regional offices, the international community or colleagues managing other databases within WHO provide reports directly to staff responsible for maintaining the WHO Micronutrients Database. If data meet the eligibility criteria, they are entered into the database. Reports and publications are primarily requested and collected from: </p>
<ul>
<li>Ministries of Health through WHO regional and country offices, </li>
<li>National research and academic institutions,</li>
<li>Nongovernmental organizations, and</li>
<li>Organizations of the <a href="http://www.unsceb.org/directory">United Nations</a> system. </li>
</ul>
<p>Il existe deux sources principales de données d'enquête pour l'anémie : 1) les rapports générés par les pays ou les partenaires de mise en œuvre et 2) les manuscrits publiés. Parfois, les États membres, les bureaux régionaux, la communauté internationale ou les collègues qui gèrent d'autres bases de données au sein de l'OMS fournissent des rapports directement au personnel chargé de la tenue de la base de données de l'OMS sur les micronutriments. Si les données répondent aux critères d'éligibilité, elles sont saisies dans la base de données. Les rapports et publications sont principalement demandés et recueillis auprès des : </p>
<ul>
<li>Mministères de la sSanté par l'intermédiaire des bureaux régionaux et nationaux de l'OMS,</li>
<li>Iinstitutions nationales de recherche et d'enseignement, </li>
<li>Oorganisations non gouvernementales, et </li>
<li>Oorganisations du système des <a href="http://www.unsceb.org/directory">Nations Unies</a> (lien en anglais).</li> </ul>
a year ago
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SDG Metadata / 2-2-3 — French

<p>The preferable source of data is population-based surveys. Data from surveillance systems may be used under some conditions, but recorded diagnoses are typically underestimated. Data are from the Micronutrients Database of the WHO Vitamin and Mineral Nutrition Information System (VMNIS) (https://www.who.int/teams/nutrition-and-food-safety/databases/vitamin-and-mineral-nutrition-information-system This database compiles and summarizes data on the micronutrient status of populations from various other sources, including data collected from the scientific literature and through collaborators, including WHO regional and country offices, United Nations organizations, ministries of health, research and academic institutions, and nongovernmental organizations. In addition, anonymized individual-level data are obtained from multi-country surveys, including demographic and health surveys, multiple indicator cluster surveys, reproductive health surveys and malaria indicator surveys.</p>
<p>La source de données à privilégier est l'enquête basée sur la population. Les données des systèmes de surveillance peuvent être utilisées dans certaines conditions, mais les diagnostics enregistrés sont généralement sous-estimés. Les données proviennent de la base de données sur les micronutriments du Système d'information nutritionnelle sur les vitamines et les minéraux (VMNIS) de l'OMS ((en anglais) https://www.who.int/teams/nutrition-and-food-safety/databases/vitamin-and-mineral-nutrition-information-system). Cette base de données compile et résume des données sur le statut en micronutriments des populations provenant de diverses autres sources, notamment des données recueillies dans la littérature scientifique et par l'intermédiaire de collaborateurs, dont les bureaux régionaux et nationaux de l'OMS, les organisations des Nations Unies, les ministères de la sSanté, les institutions de recherche et universitaires, et les organisations non gouvernementales. En outre, des données anonymes au niveau individuel sont obtenues à partir d'enquêtes multipays, notamment des enquêtes démographiques et sanitairesde santé, des enquêtes en grappes à indicateurs multiples, des enquêtes sur la santé génésique et des enquêtes sur les indicateurs du paludisme.</p>
a year ago
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SDG Metadata / 2-2-3 — French

<p>Data from the Micronutrients database passes an additional screening to be included into the estimates if a facility-based sampling scheme was used in order to exclude data where these would not be representative of the general population. The general threshold for inclusion was 80% affiliation of the target population with the facility. For studies of children sampled from primary care physician rosters or well-child visits, we included the data if national coverage of the third dose of DTP vaccine exceeded 80%. For women sampled from obstetric care providers, data were included if the coverage of at least one ANC care was greater than 80%. For school-based sampling of adolescents, the completion rate of lower secondary school for girls was required to be greater than 80%.</p>
<p>We excluded data if migrants comprised more than 40% of the population in the country, and the data source only covered nationals. Quality checks (e.g. implausible values that are not in according with life, ) are done when data is entered into the database, and when data is compiled for producing the estimates.</p>
<p>Les données de la base de données sur les micronutriments passent un examen supplémentaire pour être incluses dans les estimations si un plan d’échantillonnage en milieu de santé a été utilisé afin d’exclure les données lorsque celles-ci ne seraient pas représentatives de la population générale. Le seuil général d’inclusion était de 80 % d’affiliation de la population cible à l’établissement. Pour les études sur des enfants échantillonnés à partir de listes de médecins de soins primaires ou de visites d’enfants en bonne santé, nous avons inclus les données si la couverture nationale de la troisième dose du vaccin DTC dépassait 80%. Pour les femmes échantillonnées auprès de fournisseurs de soins obstétriques, les données ont été incluses si la couverture d’au moins un soin prénatal était supérieure à 80 %. Pour l’échantillonnage scolaire des adolescents, le taux de réussite du premier cycle du secondaire pour les filles devait être supérieur à 80 %. </p>
<p>Nous avons exclu les données si les migrants représentaient plus de 40% de la population du pays et si la source de données ne couvrait que les habitants nationaux. Des contrôles de qualité (par exemple. ex., des valeurs invraisemblables qui ne sont pas conformes à la durée de vie) sont effectués lorsque les données sont entrées dans la base de données et lorsque les données sont compilées pour produire les estimations. </p>
a year ago
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