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Project maintainers User avatar brockfanning
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Translation license MIT License
Source code repository https://github.com/worldbank/sdg-metadata
Repository branch master
Last remote commit Merge pull request #311 from weblate/weblate-sdg-metadata-1-1-1a 3f10333a40
User avatar jenpark9 authored 11 minutes ago
Weblate repository https://hosted.weblate.org/git/sdg-metadata/1-1-1a/
Filemask translations/*/3-6-1.po
Translation file translations/fr/3-6-1.po
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SDG Metadata / 3-6-1French

<h1>References</h1>
<h2>URL:</h2>
<p><a href="http://www.who.int/violence_injury_prevention">http://www.who.int/violence_injury_prevention</a></p>
<h2>References:</h2>
<p><a href="http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2015/en/">http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2015/en/</a></p>
<h1> Références </h1>
<h2> URL : </h2>
<p> <a href="http://www.who.int/violence_injury_prevention"> http://www.who.int/violence_injury_prevention </a> </p>
<h2> Références : </h2>
<p> <a href="http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2015/fr/"> http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2015/fr/ </a> </p>
8 days ago
User avatar NicolasR

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SDG Metadata / 3-6-1French

<h2>Sources of discrepancies:</h2>
<p>WHO&apos;s estimation of road traffic rates are, in many countries, different to the official estimates for the reasons described above that relate to our methodology.</p>
<p>There are also differences in the data used for population between the national data and the estimates produced by the United Nations department of population.</p>
<h2>Sources des divergences :</h2>
<p> Les estimations des taux de trafic routier faites par l'OMS, sont dans de nombreux pays, différentes des estimations officielles pour les raisons décrites ci-dessus se rapportant à notre méthodologie. </p>
<p> Il existe également des différences dans les données utilisées pour la population entre les données nationales et les estimations produites par le Département de la population des Nations Unies. </p>
8 days ago
User avatar NicolasR

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SDG Metadata / 3-6-1French

<h1>Data availability</h1>
<h2>Description:</h2>
<p>We have data for 194 countries.</p>
<h2>Time series:</h2>
<p>From 2000 to 2013</p>
<h2>Disaggregation:</h2>
<p>We disaggregated the data by types of road users, age, sex, income groups and WHO regions</p>
<h1> Disponibilité des données </h1>
<h2> Description : </h2>
<p> Nous avons des données pour 194 pays. </p>
<h2> Séries chronologiques : </h2>
<p> De 2000 à 2013 </p>
<h2>Désagrégation : </h2>
<p> Nous avons désagrégé les données par types d'usagers de la route, âge, sexe, groupes de revenus et régions de l'OMS </p>
8 days ago
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SDG Metadata / 3-6-1French

<h2>Regional aggregates:</h2>
<p>We used the WHO&apos;s regional grouping and the average to calculate the rate for each region. This means sum of road traffic deaths for region (i) multiplied by 100,000 and divided by the population in region (i).</p>
<h2> Agrégats régionaux : </h2>
<p> Nous avons utilisé le groupement régional de l'OMS et la moyenne pour calculer le taux pour chaque région. Cela signifie la somme des décès dus aux accidents de la route pour la région (i) multipliée par 100 000 et divisée par la population de la région (i). </p>
8 days ago
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SDG Metadata / 3-6-1French

<h2>Treatment of missing values:</h2>
<ul>
<li><strong><em>At country level:</em></strong></li>
</ul>
<p>Treatment of missing data was carried out as follows:</p>
<p>1) Identified missing values (or years) in vital registration (VR) data and looked for other sources in our case data from the questionnaire/survey (reported ) for these years. We then calculated the factor VR/Reported for the latest 3 years where VR and Reported data were available and used this factor to adjust Reported data to replace the missing value of VR data.</p>
<p>2) In the case where there is missing data in VR and Reported data, the missing values were imputed with a negative binomial regression of rate for each country if the regression converged or was significant. Otherwise we used the average rate of years with data.</p>
<ul>
<li><strong><em>At regional and global levels:</em></strong></li>
</ul>
<p>Same as the procedure described for 11.2 above</p>
<h2> Traitement des valeurs manquantes: </h2>
<ul>
<li> <strong> <em> Au niveau national : </em> </strong> </li>
</ul>
<p> Le traitement des données manquantes a été effectué comme suit : </p>
<p> 1) Nous avons identifié des valeurs manquantes (ou des années) dans les données de l'état civil (VR) et cherché d'autres sources dans nos données de cas à partir du questionnaire / enquête (rapporté) pour ces années. Nous avons ensuite calculé le facteur VR / déclaré pour les 3 dernières années où les données VR et déclarées étaient disponibles et nous avons utilisé ce facteur pour ajuster les données déclarées afin de remplacer la valeur manquante des données VR. </p>
<p> 2) Dans le cas où il y avait des données manquantes dans les données VR et rapportées, les valeurs manquantes ont été imputées avec une régression binomiale négative du taux pour chaque pays si la régression convergeait ou était significative. Sinon, nous avons utilisé le taux moyen d'années avec des données. </p>
<ul>
<li> <strong> <em> Aux niveaux régional et mondial : </em> </strong> </li>
</ul>
<p> Identique à la procédure décrite pour 11.2 ci-dessus </p>
8 days ago
User avatar NicolasR

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SDG Metadata / 3-6-1French

<h2>Treatment of missing values:</h2>
<ul>
<li><strong><em>At country level:</em></strong></li>
</ul>
<p>Treatment of missing data was carried out as follows:</p>
<p>1) Identified missing values (or years) in vital registration (VR) data and looked for other sources in our case data from the questionnaire/survey (reported ) for these years. We then calculated the factor VR/Reported for the latest 3 years where VR and Reported data were available and used this factor to adjust Reported data to replace the missing value of VR data.</p>
<p>2) In the case where there is missing data in VR and Reported data, the missing values were imputed with a negative binomial regression of rate for each country if the regression converged or was significant. Otherwise we used the average rate of years with data.</p>
<ul>
<li><strong><em>At regional and global levels:</em></strong></li>
</ul>
<p>Same as the procedure described for 11.2 above</p>
<h2> Traitement des valeurs manquantes: </h2>
<ul>
<li> <strong> <em> Au niveau national : </em> </strong> </li>
</ul>
<p> Le traitement des données manquantes a été effectué comme suit : </p>
<p> 1) Nous avons identifié des valeurs manquantes (ou des années) dans les données de l'état civil (VR) et cherché d'autres sources dans nos données de cas à partir du questionnaire / enquête (rapporté) pour ces années. Nous avons ensuite calculé le facteur VR / déclaré pour les 3 dernières années où les données VR et déclarées étaient disponibles et nous avons utilisé ce facteur pour ajuster les données déclarées afin de remplacer la valeur manquante des données VR. </p>
<p> 2) Dans le cas où il y avait des données manquantes dans les données VR et rapportées, les valeurs manquantes ont été imputées avec une régression binomiale négative du taux pour chaque pays si la régression convergeait ou était significative. Sinon, nous avons utilisé le taux moyen d'années avec des données. </p>
<ul>
<li> <strong> <em> Aux niveaux régional et mondial: </em> </strong> </li>
</ul>
<p> Identique à la procédure décrite pour 11.2 ci-dessus </p>
8 days ago
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SDG Metadata / 3-6-1French

<h1>Methodology</h1>
<h2>Computation method:</h2>
<p>Our model is based on the quality of data we received. As a health organization, we rely primarily on the submission of vital registration data from countries&#x2019; Ministries of Health to WHO (through the official channels). These data, on all causes of death, are then analysed by our colleagues in the Health Information Systems department to decide on how good the data are, that is, determining if there is good completeness and coverage of deaths for all causes. </p>
<p>We classified the countries on 4 categories or groups namely,</p>
<p>Group 1: Countries with death registration data (good vital/ death registration data)</p>
<p>Group 2: Countries with other sources of information on causes of death</p>
<p>Group 3: Countries with population less than 150 000</p>
<p>Group 4: Countries without eligible death registration data.</p>
<p>The Health Information Systems department analyses the quality and the completeness of the data. For the road safety model, if the country is considered by WHO to have good vital registration (VR) data this means that the country is in group 1, then we don&#x2019;t apply a regression model to come up with an estimate (we may, however, project forward if the vital registration data are dated). If the country is considered in group 4 then we apply a negative binomial regression where N is the total road traffic deaths , C is constant term, Xi are a set of explanatory covariates, Pop is the population for the country-year, and ? is the negative binomial error term.</p>
<p>For the countries from group 2, the regression method described above was used to project forward the most recent year for which an estimate of total deaths were available.</p>
<p>Finally, the countries from group 3 which have a population less than 150,000 and did not have eligible death registration data, regression estimates were not used. Only the reported death were directly without adjustment.</p>
<p>More details about this estimation process in <em>Global Status Report on Road Safety 2015</em>.</p>
<h1> Méthodologie </h1>
<h2> Méthode de calcul : </h2>
<p> Notre modèle est basé sur la qualité des données que nous avons reçues. En tant qu'organisation de santé, nous nous appuyons principalement sur la soumission des données d'état civil des ministères de la Santé des pays &#x2019; à l'OMS (par les voies officielles). Ces données, sur toutes les causes de décès, sont ensuite analysées par nos collègues du département des Systèmes d'Information Sanitaire pour décider de la qualité des données, c'est-à-dire déterminer s'il existe une bonne exhaustivité et une bonne couverture des décès toutes causes confondues. </p>
<p> Nous avons classé les pays en 4 catégories ou groupes, à savoir </p>
<p> Groupe 1: Pays disposant de données d'enregistrement des décès (bonnes données d'état civil / d'enregistrement des décès) </p>
<p> Groupe 2: Pays disposant d'autres sources d'informations sur les causes de décès </p>
<p> Groupe 3: Pays de moins de 150 000 habitants </p>
<p> Groupe 4: Pays sans données d'enregistrement des décès éligibles. </p>
<p> Le service des systèmes d'information sanitaire analyse la qualité et l'exhaustivité des données. Pour le modèle de sécurité routière, si le pays est considéré par l'OMS comme ayant de bonnes données d'état civil (RV), cela signifie que le pays est dans le groupe 1, alors nous n'appliquons &#x2019; t un modèle de régression pour arriver à une estimation ( nous pouvons toutefois projeter vers l'avant si les données d'état civil sont datées). Si le pays est considéré dans le groupe 4, nous appliquons une régression binomiale négative où N est le nombre total de décès sur la route, C est un terme constant, Xi est un ensemble de covariables explicatives, Pop est la population pour le pays-année, et? est le terme d'erreur binomial négatif. </p>
<p> Pour les pays du groupe 2, la méthode de régression décrite ci-dessus a été utilisée pour projeter l'année la plus récente pour laquelle une estimation du nombre total de décès était disponible. </p>
<p> Enfin, les pays du groupe 3 qui ont une population de moins de 150 000 habitants et ne disposaient pas de données d'enregistrement des décès éligibles, les estimations de régression n'ont pas été utilisées. Seuls les décès déclarés étaient directement sans ajustement. </p>
<p> Plus de détails sur ce processus d'estimation dans <em> Global Status Report on Road Safety 2015 </em>. </p>
8 days ago
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SDG Metadata / 3-6-1French

<h1>Methodology</h1>
<h2>Computation method:</h2>
<p>Our model is based on the quality of data we received. As a health organization, we rely primarily on the submission of vital registration data from countries&#x2019; Ministries of Health to WHO (through the official channels). These data, on all causes of death, are then analysed by our colleagues in the Health Information Systems department to decide on how good the data are, that is, determining if there is good completeness and coverage of deaths for all causes. </p>
<p>We classified the countries on 4 categories or groups namely,</p>
<p>Group 1: Countries with death registration data (good vital/ death registration data)</p>
<p>Group 2: Countries with other sources of information on causes of death</p>
<p>Group 3: Countries with population less than 150 000</p>
<p>Group 4: Countries without eligible death registration data.</p>
<p>The Health Information Systems department analyses the quality and the completeness of the data. For the road safety model, if the country is considered by WHO to have good vital registration (VR) data this means that the country is in group 1, then we don&#x2019;t apply a regression model to come up with an estimate (we may, however, project forward if the vital registration data are dated). If the country is considered in group 4 then we apply a negative binomial regression where N is the total road traffic deaths , C is constant term, Xi are a set of explanatory covariates, Pop is the population for the country-year, and ? is the negative binomial error term.</p>
<p>For the countries from group 2, the regression method described above was used to project forward the most recent year for which an estimate of total deaths were available.</p>
<p>Finally, the countries from group 3 which have a population less than 150,000 and did not have eligible death registration data, regression estimates were not used. Only the reported death were directly without adjustment.</p>
<p>More details about this estimation process in <em>Global Status Report on Road Safety 2015</em>.</p>
<h1> Méthodologie </h1>
<h2> Méthode de calcul: </h2>
<p> Notre modèle est basé sur la qualité des données que nous avons reçues. En tant qu'organisation de santé, nous nous appuyons principalement sur la soumission des données d'état civil des ministères de la Santé des pays &#x2019; à l'OMS (par les voies officielles). Ces données, sur toutes les causes de décès, sont ensuite analysées par nos collègues du département des Systèmes d'Information Sanitaire pour décider de la qualité des données, c'est-à-dire déterminer s'il existe une bonne exhaustivité et une bonne couverture des décès toutes causes confondues. </p>
<p> Nous avons classé les pays en 4 catégories ou groupes, à savoir </p>
<p> Groupe 1: Pays disposant de données d'enregistrement des décès (bonnes données d'état civil / d'enregistrement des décès) </p>
<p> Groupe 2: Pays disposant d'autres sources d'informations sur les causes de décès </p>
<p> Groupe 3: Pays de moins de 150 000 habitants </p>
<p> Groupe 4: Pays sans données d'enregistrement des décès éligibles. </p>
<p> Le service des systèmes d'information sanitaire analyse la qualité et l'exhaustivité des données. Pour le modèle de sécurité routière, si le pays est considéré par l'OMS comme ayant de bonnes données d'état civil (RV), cela signifie que le pays est dans le groupe 1, alors nous n'appliquons &#x2019; t un modèle de régression pour arriver à une estimation ( nous pouvons toutefois projeter vers l'avant si les données d'état civil sont datées). Si le pays est considéré dans le groupe 4, nous appliquons une régression binomiale négative où N est le nombre total de décès sur la route, C est un terme constant, Xi est un ensemble de covariables explicatives, Pop est la population pour le pays-année, et? est le terme d'erreur binomial négatif. </p>
<p> Pour les pays du groupe 2, la méthode de régression décrite ci-dessus a été utilisée pour projeter l'année la plus récente pour laquelle une estimation du nombre total de décès était disponible. </p>
<p> Enfin, les pays du groupe 3 qui ont une population de moins de 150 000 habitants et ne disposaient pas de données d'enregistrement des décès éligibles, les estimations de régression n'ont pas été utilisées. Seuls les décès déclarés étaient directement sans ajustement. </p>
<p> Plus de détails sur ce processus d'estimation dans <em> Global Status Report on Road Safety 2015 </em>. </p>
8 days ago
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SDG Metadata / 3-6-1French

<h2>Comments and limitations:</h2>
<p>There are no vital registration data for all countries to make comparison against the data received on the survey. We published only confidence intervals for countries that have poor completeness of vital registration data. Also we cannot collect road traffic data every year using this methodology outlined in the Global status report.</p>
<h2> Commentaires et limites : </h2>
<p> Il n'y a pas de données d'état civil pour tous les pays permettant d'effectuer une comparaison avec les données reçues dans le cadre de l'enquête. Nous n'avons publié que les intervalles de confiance pour les pays dont les données d'état civil sont peu complètes. De plus, nous ne pouvons pas collecter des données sur le trafic routier chaque année en utilisant cette méthodologie décrite dans le rapport de situation mondial. </p>
8 days ago
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SDG Metadata / 3-6-1French

<h2>Comments and limitations:</h2>
<p>There are no vital registration data for all countries to make comparison against the data received on the survey. We published only confidence intervals for countries that have poor completeness of vital registration data. Also we cannot collect road traffic data every year using this methodology outlined in the Global status report.</p>
<h2> Commentaires et limites: </h2>
<p> Il n'y a pas de données d'état civil pour tous les pays permettant d'effectuer une comparaison avec les données reçues dans le cadre de l'enquête. Nous n'avons publié que les intervalles de confiance pour les pays dont les données d'état civil sont peu complètes. De plus, nous ne pouvons pas collecter des données sur le trafic routier chaque année en utilisant cette méthodologie décrite dans le rapport de situation mondial. </p>
8 days ago
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