Language Approved Translated Unfinished Unfinished words Unfinished characters Untranslated Checks Suggestions Comments
English MIT 0 0 0 0 24 0 0
Arabic MIT 0% 0% 32 2,521 18,504 32 5 0 0
French MIT 0% 18% 26 2,479 18,176 7 22 0 0
Portuguese MIT 0% 0% 32 2,521 18,504 32 0 0 0
Russian MIT 0% 9% 29 2,485 18,236 9 21 0 0
Spanish MIT 0% 9% 29 2,485 18,236 9 21 0 0
Please sign in to see the alerts.

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.
  • Translations are reviewed by dedicated reviewers.
  • 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 #553 from weblate/weblate-sdg-metadata-1-1-1a d3a3ca3e2bb
User avatar brockfanning authored 22 hours ago
Last commit in Weblate Merge pull request #553 from weblate/weblate-sdg-metadata-1-1-1a d3a3ca3e2bb
User avatar brockfanning authored 22 hours ago
Weblate repository https://hosted.weblate.org/git/sdg-metadata/1-1-1a/
File mask translations-metadata/*/7-1-1.yml
Monolingual base language file translations-metadata/en/7-1-1.yml
11 hours ago

String statistics

Strings percent Hosted strings Words percent Hosted words Characters percent Hosted characters
Total 192 15,126 111,024
Source 32 2,521 18,504
Approved 0% 0 0% 0 0% 0
Waiting for review 6% 12 1% 114 1% 864
Translated 22% 44 17% 2,635 17% 19,368
Needs editing 30% 59 40% 6,184 41% 45,954
Read-only 16% 32 16% 2,521 16% 18,504
Failing checks 48% 93 59% 9,047 60% 66,676
Strings with suggestions 0% 0 0% 0 0% 0
Untranslated strings 46% 89 41% 6,307 41% 45,702
Last 12 months Previous

Activity in last 12 months

0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 1 change 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes 45 changes 1 change 0 changes 0 changes 0 changes 0 changes
Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct

Quick numbers

15,126
Hosted words
192
Hosted strings
22%
Translated
0
Contributors
and previous 30 days

Trends of last 30 days

—
Hosted words
+100%
—
Hosted strings
+100%
—
Translated
+22%
—
Contributors
—
User avatar None

Alert triggered
Component seems unused. 3 months ago
User avatar None

Resource updated
The “translations-metadata/en/7-1-1.yml” file was changed. a year ago
User avatar None

String updated in the repository
<p><strong>Data availability:</strong></p>
<p>Data have been collected from 1990 through the latest year on an annual basis. </p>
<p><strong>Time series:</strong></p>
<p>Data for countries have been compiled from 1990 to the latest year, but there are gaps in accurate data availability.</p>
<p><strong>Disaggregation:</strong></p>
<p>Electricity access rates are disaggregated by geographic location into total, urban and rural rates. Countries that are classified as &#x201C;High Income&#x201D; are assumed to reach universal access from the first year it was added to the category. Disaggregation of access to electricity by rural or urban place of residence is available at country, regional and global levels.</p>
<h1> Доступность данных </h1>
<h2> Описание: </h2>
<p> В настоящее время данные собираются по 140 странам с 1990 по 2018 год, за исключением "стран с высоким доходом" или "развитых" стран по классификации Организации Объединенных Наций. </p>
<h2> Временные ряды: </h2>
<p> Данные по странам были собраны за период 1990-2018 годы, хотя есть пробелы в доступности надёжных данных. </p>
<h2> <strong> Дезагрегирование</strong>: </h2>
<p> Уровни доступа к электроэнергии дезагрегированы по географическому положению на общие, городские и сельские уровни. Страны, которые классифицируются как "развитые" или "с высоким уровнем дохода", как предполагается, имеют 100 процентный уровень с первого года, когда они были отнесены к этой категории. Дезагрегирование доступа к электричеству по месту жительства в сельской или городской местности возможно для всех стран. </p>
a year ago
User avatar None

Source string changed
<p><strong>Data availability:</strong></p>
<p>Data have been collected from 1990 tohrough the latest year, excluding &#x201C;Developed&#x201D; countries classified by the United Nation on an annual basis. </p>
<p><strong>Time series:</strong></p>
<p>Data for countries have been compiled from 1990 to the latest year, but there are gaps in accurate data availability.</p>
<p><strong>Disaggregation:</strong></p>
<p>Electricity access rates are disaggregated by geographic location into total, urban and rural rates. Countries that are classified as &#x201C;Developed&#x201D; or &#x201C;High Income&#x201D; are assumed to reach universal access from the first year it was added to the category. Disaggregation of access to electricity by rural or urban place of residence is available at country, regional and global levels.</p>
a year ago
User avatar None

String updated in the repository
<p>Not applicable</p>
 
a year ago
User avatar None

String updated in the repository
<p>To estimate values, <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3701999/pdf/ehp.1205987.pdf">a multilevel nonparametric modelling approach</a>&#x2014;developed by the World Health Organization to estimate clean fuel usage&#x2014;was adapted to predict electricity access and used to fill in the missing data points for the time period from 1990 onwards. Where data is available, access estimates are weighted by population. Multilevel nonparametric modelling considers the hierarchical structure of data (country and regional levels), using the regional classification of the United Nations. </p>
<p>The model is applied for all countries with at least one data point. In order to use as much real data as possible, results based on real survey data are reported in their original form for all years available. The statistical model is used to fill in data only for years where they are missing and to conduct global and regional analyses. In the absence of survey data for a given year, information from regional trends was borrowed. The difference between real data points and estimated values is clearly identified in the database. </p>
<p>Countries classified as &#x201C;High Income&#x201D; based on the World Bank Country and Lending Groups are assumed to reach universal access from the first year the country joined the category. </p>
<p>In the present report, to avoid having electrification trends from 1990 to 2010 overshadow electrification efforts since 2010, the model was run twice: </p>
<ul>
<li>With survey data and assumptions from 1990 to the latest year for model estimates from 1990 to the latest year</li>
<li>With survey data and assumptions from 2010 to the latest year for model estimates from 2010 to the latest year </li>
</ul>
<p>Given the low frequency and the regional distribution of some surveys, several countries have gaps in available data. To develop the historical evolution and starting point of electrification rates, a simple modelling approach was adopted to fill in the missing data points. This modelling approach allowed the estimation of electrification rates for 219 countries over the time periods. The SE4ALL Global Tracking Framework Report (2013) referenced below provides more details on the suggested methodology for tracking access to energy (Chapter 2, Section 1, page 82-87).</p>
<h1> Методология </h1>
<h2> Метод расчета: </h2>
<p> Глобальная база данных по электрификации Всемирного банка собирает репрезентативные данные обследований домашних хозяйств на национальном уровне, а также данные переписей населения за период с 1990 по 2018 год. Она также включает данные из социально-экономической базы данных по Латинской Америке и Карибскому бассейну, базы данных по бедности на Ближнем Востоке и Северной Африке, а также базы данных по бедности в Европе и Центральной Азии, при этом все они основаны на аналогичных обследованиях. На момент проведения этого анализа Глобальная база данных по электрификации содержала данные 1215 обследований из 140 стран, за исключением обследований из стран с высоким уровнем дохода, в соответствии с классификацией Организации Объединенных Наций. </p>
<p> Для оценки значений подход с использованием многоуровневого непараметрического моделирования - разработанный Всемирной организацией здравоохранения для оценки использования чистого топлива - был адаптирован для прогнозирования и доступа к электроэнергии и использован для заполнения недостающих элементов данных за период с 1990 по 2018 годы. Если данные доступны, оценки доступа взвешиваются на численность населения. Многоуровневое непараметрическое моделирование рассматривает иерархическую структуру данных (страновой и региональный уровни) с использованием региональной классификации ООН.</p>
<p> Модель применяется для всех стран, в которых есть хотя бы один элемент данных. Чтобы использовать как можно больше реальных данных, результаты, основанные на реальных данных обследования, представляются в их первоначальной форме за все доступные годы. Статистическая модель используется для заполнения данных только за те годы, когда они отсутствуют, и для проведения глобального и регионального анализа. При отсутствии данных обследования за конкретный год информация заимствуется из региональных тенденций. Разница между реальными элементами данных и оценочными значениями четко указана в базе данных. </p>
<p> Страны, которые Организация Объединенных Наций считает "развитыми" и классифицирует как "страны высоким уровнем дохода" предположительно имеют уровень электрификации, равный 100 процентам с первого года, когда страна была включена в эту категорию. </p>
<p> В настоящем отчете, чтобы избежать того, чтобы тенденции электрификации с 1990 по 2010 годы отодвинули на задний план усилия по электрификации, предпринимаемые с 2010 года, модель была запущена дважды: </p>
<ul>
<li> С данными обследования + предположениями за 1990-2018 годы для модельных оценок за 1990 - 2018 годы. </li>
<li> С данными обследования + предположениями за 2010–2018 годы для модельных оценок за 2010–2018 годы. </li>
</ul>
<p> Из-за низкой частоты проведения и регионального распределения некоторых обследований, в отдельных странах имеются пробелы в доступных данных. Для определения исторического развития и отправной точки темпов электрификации был принят простой подход к моделированию для того, чтобы заполнить недостающие элементы данных. Такой подход к моделированию позволил оценить темпы электрификации в 212 странах за эти периоды времени. В упомянутом ниже отчете SE4ALL Global Tracking Framework (2013) (Рамочная программа глобального отслеживания инициативы Генерального секретаря Организации Объединенных Наций «Устойчивая энергетика для всех» (УЭ4В)) содержится более подробная информация о предлагаемой методологии отслеживания доступа к энергии (Глава 2, Раздел 1, стр. 82–87). </p>
a year ago
User avatar None

Source string changed
<p>To estimate values, <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3701999/pdf/ehp.1205987.pdf">a multilevel nonparametric modelling approach</a>&#x2014;developed by the World Health Organization to estimate clean fuel usage&#x2014;was adapted to predict electricity access and used to fill in the missing data points for the time period from 1990 onwards. Where data is available, access estimates are weighted by population. Multilevel nonparametric modelling considers the hierarchical structure of data (country and regional levels), using the regional classification of the United Nations. </p>
<p>The model is applied for all countries with at least one data point. In order to use as much real data as possible, results based on real survey data are reported in their original form for all years available. The statistical model is used to fill in data only for years where they are missing and to conduct global and regional analyses. In the absence of survey data for a given year, information from regional trends was borrowed. The difference between real data points and estimated values is clearly identified in the database. </p>
<p>Countries considered &#x201C;Developed&#x201D; by the United Nations and classified as &#x201C;High Income&#x201D; based on the World Bank Country and Lending Groups are assumed to reach universal access from the first year the country joined the category. </p>
<p>In the present report, to avoid having electrification trends from 1990 to 2010 overshadow electrification efforts since 2010, the model was run twice: </p>
<ul>
<li>With survey data and assumptions from 1990 to the latest year for model estimates from 1990 to the latest year</li>
<li>With survey data and assumptions from 2010 to the latest year for model estimates from 2010 to the latest year </li>
</ul>
<p>Given the low frequency and the regional distribution of some surveys, several countries have gaps in available data. To develop the historical evolution and starting point of electrification rates, a simple modelling approach was adopted to fill in the missing data points. This modelling approach allowed the estimation of electrification rates for 219 countries over the time periods. The SE4ALL Global Tracking Framework Report (2013) referenced below provides more details on the suggested methodology for tracking access to energy (Chapter 2, Section 1, page 82-87).</p>
a year ago
User avatar None

String updated in the repository
2023-03-31
<p>Последнее обновление: 19 ноября 2020 года</p>
a year ago
User avatar None

Source string changed
20223-03-31
a year ago
User avatar None

Resource updated
The “translations-metadata/en/7-1-1.yml” file was changed. a year ago
Browse all component changes