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SDG Metadata / 9-3-2

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13 days ago
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SDG Metadata / 9-3-2

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SDG Metadata / 9-3-2French

Resource update 2 weeks ago
User avatar mirigaj

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SDG Metadata / 9-3-2French

<h1>References</h1>
<p>International Monetary Fund. (2011). Public Sector Debt Statistics: Guide for Compilers and Users. Washington, DC: International Monetary Fund. <a href="http://www.tffs.org/pdf/method/2013/psds2013.pdf">http://www.tffs.org/pdf/method/2013/psds2013.pdf</a></p>
<p>United Nations. (2002). International Standard Industrial Classification of All Economic Activities (ISIC Revision 4). New York : United Nations. <a href="https://unstats.un.org/unsd/publication/seriesm/seriesm_4rev4e.pdf">https://unstats.un.org/unsd/publication/seriesm/seriesm_4rev4e.pdf</a></p>
<p>United Nations. (2008). International Standard Industrial Classification of All Economic Activities (ISIC Revision 3.1). New York : United Nations. <a href="https://unstats.un.org/unsd/publication/SeriesM/seriesm_4rev3_1e.pdf">https://unstats.un.org/unsd/publication/SeriesM/seriesm_4rev3_1e.pdf</a></p>
<p>United Nations. (2011). International Recommendations for Industrial Statistics 2008 (IRIS 2008), New York: United Nations. <a href="http://dx.doi.org/10.18356/677c08dd-en">http://dx.doi.org/10.18356/677c08dd-en</a></p>
<p>World Bank Enterprise Surveys. 2019. Methodology. <a href="http://www.enterprisesurveys.org/methodology">http://www.enterprisesurveys.org/methodology</a></p>
<h1> Références</h1>
<p> fonds monétaire international. (2011). Statistiques de la dette du secteur public : Guide pour les compilateurs et les utilisateurs. Washington, DC : Fonds monétaire international. <a href="http://www.tffs.org/pdf/method/2013/psds2013.pdf">http://www.tffs.org/pdf/method/2013/psds2013.pdf</a></p>
<p> nations unies. (2002). Classification industrielle standard internationale de toutes les activités économiques (révision 4 de l’ISIC). New York : Nations Unies. <a href="https://unstats.un.org/unsd/publication/seriesm/seriesm_4rev4e.pdf">https://unstats.un.org/unsd/publication/seriesm/seriesm_4rev4e.pdf</a></p>
<p> nations unies. (2008). Classification industrielle standard internationale de toutes les activités économiques (révision 3.1 de l’ISIC). New York : Nations Unies. <a href="https://unstats.un.org/unsd/publication/SeriesM/seriesm_4rev3_1e.pdf">https://unstats.un.org/unsd/publication/SeriesM/seriesm_4rev3_1e.pdf</a></p>
<p> nations unies. (2011). Recommandations internationales pour les statistiques industrielles 2008 (IRIS 2008), New York : Nations Unies. <a href="http://dx.doi.org/10.18356/677c08dd-en">http://dx.doi.org/10.18356/677c08dd-fr</a></p>
<p> enquêtes auprès des entreprises de la Banque mondiale. 2019. Méthodologie. <a href="http://www.enterprisesurveys.org/methodology">http://www.enterprisesurveys.org/methodology</a></p>
2 weeks ago
User avatar mirigaj

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SDG Metadata / 9-3-2French

<h1>Data availability</h1>
<h2>Description:</h2>
<p>Data for around 130 economies were collected.</p>
<p>&#xA0;</p>
<h2>Time series:</h2>
<p>Surveys are implemented every year in around 20 countries. Data frequency for each country is around 4 years.</p>
<h1> Disponibilité des données</h1>
<h2> Description:</h2>
<p> Des données pour environ 130 économies ont été recueillies. </p>
<p> &#xA0; </p>
<h2> Série de temps:</h2>
<p> Des enquêtes sont mises en œuvre chaque année dans une vingtaine de pays. La fréquence des données pour chaque pays est d’environ 4 ans. </p>
2 weeks ago
User avatar mirigaj

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SDG Metadata / 9-3-2French

<h1>Methodology</h1>
<h2>Computation method:</h2>
<p>The proportion of &#x201C;small-scale industries&#x201D; with a loan or line of credit is calculated as the number of &#x201C;small-scale industries&#x201D; with an active line of credit or a loan from a financial institution in the reference year in percentage to the total number of such enterprises:</p>
<p><em>(the number of &#x201C;small -scale industries&#x201D; with loan or line of credit/total number of &#x201C;small-scale industries&#x201D;) * 100</em></p>
<p>The indicator is calculated as a share of small-scale manufacturing enterprises with a loan or line of credit in the total number of small-scale manufacturing enterprises. Calculation of the indicator can be extended for other economic activities.</p>
<h1> Méthodologie</h1>
<h2> Méthode de calcul:</h2>
<p> La proportion de &#x201C;petites industries&#x201D; avec un prêt ou une marge de crédit est calculée comme le nombre de &#x201C;petites industries&#x201D; avec une marge de crédit active ou un prêt d’une institution financière au cours de l’année de référence en pourcentage du nombre total de ces entreprises:</p>
<p> <em> (le nombre &#x201C;petites industries&#x201D; avec prêt ou marge de crédit/nombre total de &#x201C;petites industries&#x201D;) * 100</em></p>
<p> L’indicateur est calculé comme une part des petites entreprises manufacturières ayant un prêt ou une marge de crédit dans le nombre total de petites entreprises manufacturières. Le calcul de l’indicateur peut être prolongé pour d’autres activités économiques. </p>
2 weeks ago
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SDG Metadata / 9-3-2French

<h2>Comments and limitations:</h2>
<p>The main limitation of existing national data is varying size classes by country indicating that data are obtained from different target populations. Data of one country are not comparable to another. </p>
<p>The definition of size class in many countries is tied up with the legal and policy framework of the country. It has implications on registration procedure, taxation and different waivers aimed to promote &#x201C;small-scale industries&#x201D;. Therefore, countries may agree on a common size class for compilation purposes. In this context, UNIDO proposes that all countries compile the data by a size class of &#x201C;small-scale industries&#x201D; as with less than 20 persons employed. From such data, an internationally comparable data on the share of &#x201C;small-scale industries&#x201D; in total could be derived. </p>
<h2> Commentaires et limitations:</h2>
<p> La principale limitation des données nationales existantes est la variation des classes de taille par pays, ce qui indique que les données sont obtenues auprès de différentes populations cibles. Les données d’un pays ne sont pas comparables à celles d’un autre. </p>
<p> La définition de la classe de taille dans de nombreux pays est liée au cadre juridique et politique du pays. Elle a des répercussions sur la procédure d’enregistrement, la fiscalité et les différentes dérogations visant à promouvoir &#x201C;les petites industries&#x201D;. Par conséquent, les pays peuvent s’entendre sur une classe de taille commune à des fins de compilation. Dans ce contexte, l’ONUDI propose que tous les pays compilent les données par une classe de taille de &#x201C;petites industries&#x201D; comme pour moins de 20 personnes employées. À partir de ces données, on pourrait tirer au total des données comparables à l’échelle internationale sur la part des &#x201C;petites industries&#x201D;. </p>
2 weeks ago
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SDG Metadata / 9-3-2French

<h2>Rationale:</h2>
<p>Industrial enterprises are classified to small compared to large or medium for their distinct nature of economic organization, production capability, scale of investment and other economic characteristics. &#x201C;Small-scale industries&#x201D; can be run with a small amount of capital, relatively unskilled labor and using local materials. Despite their small contribution to total industrial output, their role in job creation, especially in developing countries is recognized to be significant where the scope of absorbing surplus labor force from traditional sectors such as agriculture or fishery is very high. &#x201C;Small-scale industries&#x201D; are capable of meeting domestic demand of basic consumer goods such as food, clothes, furniture, etc. </p>
<p>Thus &#x201C;small-scale industries&#x201D; play an important role in the economy. However, it has quite limited access to financial services, especially in developing countries. In order to improve the skill of workers and technology for production, small-scale industrial enterprises require financial support in the form of preferential loan, credit etc. This indicator shows how widely financial institutions are serving the &#x201C;small-scale industries&#x201D;. Together with the indicator SDG 9.3.1, this indicator reflects the main message of the target 9.3 which promotes to increase the access of &#x201C;small-scale industries&#x201D; to financial services.</p>
<h2> Justification:</h2>
<p> Les entreprises industrielles sont classées comme petites par rapport aux grandes ou moyennes entreprises en raison de leur nature distincte d’organisation économique, de leur capacité de production, de leur échelle d’investissement et d’autres caractéristiques économiques. &#x201C; Les petites industries&#x201D; peuvent être gérées avec une petite quantité de capital, une main-d’œuvre relativement peu qualifiée et en utilisant des matériaux locaux. Malgré leur faible contribution à la production industrielle totale, leur rôle dans la création d’emplois, en particulier dans les pays en développement, est reconnu comme important lorsque la marge d’absorption de la main-d’œuvre excédentaire des secteurs traditionnels tels que l’agriculture ou la pêche est très élevée. &#x201C; Les petites industries&#x201D; sont capables de répondre à la demande intérieure de biens de consommation de base tels que la nourriture, les vêtements, les meubles, etc. </p>
<p> Ainsi&#x201C;, les petites industries&#x201D; jouent un rôle important dans l’économie. Toutefois, l’accès aux services financiers est assez limité, en particulier dans les pays en développement. Afin d’améliorer les compétences des travailleurs et la technologie pour la production, les petites entreprises industrielles ont besoin d’un soutien financier sous forme de prêt préférentiel, de crédit, etc. Cet indicateur montre à quel point les institutions financières servent largement les petites industries &#x201C;&#x201D;. Avec l’indicateur ODD 9.3.1, cet indicateur reflète le message principal de l’objectif 9.3 qui favorise l’accès des petites industries &#x201C;&#x201D; aux services financiers. </p>
2 weeks ago
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SDG Metadata / 9-3-2French

<h1>Data providers</h1>
<p>World Bank Enterprise Surveys</p>
<h1> Fournisseurs de données</h1>
<p> Enquêtes auprès des entreprises de la Banque Mondiale</p>
2 weeks ago
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SDG Metadata / 9-3-2French

<h2>Collection process:</h2>
<p>One of the main sources of data for this indicator currently available is the Enterprise Survey conducted by the World Bank which covers the formal sector and contains data for small and medium enterprises only (with 5 or more employees). In some countries, additional surveys, including Informal Surveys of unregistered enterprises and/or Micro Surveys for registered firms with less than five employees, are conducted and available at country level. </p>
<p>The Enterprise Survey is based on a representative sample of enterprises run by the private sector. The surveys cover a broad range of business environment topics including access to finance, corruption, infrastructure, crime, competition, and performance measures. Since 2002, the World Bank has collected these data from face-to-face interviews with top managers and business owners in over 130,000 companies in 135 economies.</p>
<p>The surveys have been conducted since 2002 by different units within the World Bank. Since 2005-06, most data collection efforts have been centralized within the Enterprise Analysis Unit. Data from 2006 onward is comparable across countries. The raw individual country datasets, aggregated datasets (across countries and years), panel datasets, and all relevant survey documentation are publicly available on the Enterprise Surveys web site.</p>
<p>The indicator uses a simple weighted percentage formula, where the weights are the sampling weights. The strata for Enterprise Surveys are firm size, business sector, and geographic region within a country. Enterprise Surveys provide indicators covering manufacturing and services activities. Proportion of &#x201C;small-scale industries&#x201D; with a loan or line of credit for manufacturing only can be extracted from the micro data.</p>
<p>Enterprises are classified as small, medium or large based on the number of employees as follows: </p>
<table>
<tbody>
<tr>
<td>
<h2>Size of enterprise</h2>
</td>
<td>
<h2>Number of employees</h2>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Small</p>
</td>
<td>
<p>5 to 19 </p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Medium</p>
</td>
<td>
<p>20 to 99 </p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Large</p>
</td>
<td>
<p>more than 99</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>The survey also defines an enterprise with female ownership as an enterprise having at least one female owner, and female-managed is measured by whether the top manager is a woman.</p>
<h2> Processus de collecte:</h2>
<p> L’une des principales sources de données pour cet indicateur actuellement disponible est l’Enquête sur les entreprises menée par la Banque mondiale qui couvre le secteur formel et ne contient des données pour les petites et moyennes entreprises que (avec 5 employés ou plus). Dans certains pays, d’autres enquêtes, y compris des enquêtes informelles auprès d’entreprises non enregistrées et/ou des micro-enquêtes pour les entreprises enregistrées de moins de cinq employés, sont menées et disponibles au niveau national. </p>
<p> L’enquête sur les entreprises est basée sur un échantillon représentatif d’entreprises gérées par le secteur privé. Les enquêtes couvrent un large éventail de sujets liés à l’environnement des affaires, y compris l’accès au financement, à la corruption, aux infrastructures, à la criminalité, à la concurrence et aux mesures du rendement. Depuis 2002, la Banque mondiale a recueilli ces données lors d’entretiens en personne avec des cadres supérieurs et des propriétaires d’entreprises dans plus de 130 000 entreprises dans 135 économies. </p>
<p> Les enquêtes ont été menées depuis 2002 par différentes unités de la Banque mondiale. Depuis 2005-2006, la plupart des efforts de collecte de données ont été centralisés au sein de l’Unité d’analyse d’entreprise. Les données de 2006 sont comparables d’un pays à l’autre. Les ensembles de données brutes de chaque pays, les ensembles de données agrégés (entre les pays et les années), les ensembles de données de panel et toute la documentation pertinente de l’enquête sont accessibles au public sur le site Web des enquêtes auprès des entreprises. </p>
<p> L’indicateur utilise une formule de pourcentage pondérée simple, où les poids sont les poids d’échantillonnage. Les strates des enquêtes auprès des entreprises sont la taille de l’entreprise, le secteur des affaires et la région géographique d’un pays. Les enquêtes auprès des entreprises fournissent des indicateurs couvrant les activités manufacturières et de services. La proportion de &#x201C;petites industries&#x201D; avec un prêt ou une marge de crédit pour la fabrication seulement peut être extraite des microdonnées. </p>
<p> Les entreprises sont classées comme petites, moyennes ou grandes en fonction du nombre d’employés comme suit : </p>
<table>
<tbody>
<tr>
<td>
<h2> Taille de l’entreprise</h2>
</td>
<td>
<h2> Nombre d’employés</h2>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p> Petit</p>
</td>
<td>
<p>5 à 19 </p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p> Moyen</p>
</td>
<td>
<p>20 à 99 </p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p> Grand</p>
</td>
<td>
<p>plus de 99</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p> L’enquête définit également une entreprise dont la propriété est féminine comme une entreprise ayant au moins une femme propriétaire, et la gestion par les femmes se mesure à la question de savoir si le cadre supérieur est une femme. </p>
2 weeks ago
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