What is the limitation of showing only numbers of women and men in gender-related data?लैंगिक मुद्दों पर डेटा में केवल महिला और पुरुष संख्या दिखाने की सीमा क्या है?
Answer and explanationउत्तर और व्याख्या
Correct answer:सही उत्तर: It does not show wage post quality safety and decision powerयह वेतन पद गुणवत्ता सुरक्षा और निर्णय शक्ति नहीं बताता
Direct answer: A, it does not show wage, post, quality, safety and decision power. Counting women and men is useful for measuring representation, but numbers alone do not explain the conditions or power attached to the work. Two workplaces may have the same number of women, yet one may offer secure posts, fair wages and promotion while the other offers unsafe, low-paid temporary work. Step by step, good gender data should ask not only “how many?” but also “what work, what pay, what security, what position and whose voice matters?” Option A is correct because it identifies the missing qualitative and power-related information. Option B is wrong because a headcount cannot always tell the full truth. Option C is wrong because collecting numbers does not automatically end discrimination. Option D is wrong because data may reveal a complaint or inequality, but it does not itself resolve complaints. Numerical data and qualitative information should be used together. Memory cue: count people, then examine conditions and power; representation is not the same as equality.सीधा उत्तर: A, यह वेतन, पद, काम की गुणवत्ता, सुरक्षा और निर्णय-शक्ति नहीं बताता। महिलाओं और पुरुषों की संख्या गिनना प्रतिनिधित्व समझने के लिए उपयोगी है, लेकिन केवल संख्या से काम की स्थिति और शक्ति का पता नहीं चलता। दो कार्यस्थलों पर महिलाओं की संख्या समान हो सकती है, फिर भी एक जगह उन्हें सुरक्षित पद, उचित वेतन और पदोन्नति मिले, जबकि दूसरी जगह कम वेतन वाला अस्थायी और असुरक्षित काम हो। इसलिए अच्छे लैंगिक आँकड़े केवल “कितने लोग?” नहीं पूछते, बल्कि “किस प्रकार का काम, कितना वेतन, कितनी सुरक्षा, कौन-सा पद और निर्णय में किसकी आवाज़?” भी पूछते हैं। विकल्प A सही है, क्योंकि वह छूटी हुई गुणवत्ता और शक्ति-संबंधी जानकारी बताता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि संख्या हमेशा पूरी सच्चाई नहीं बताती। विकल्प C गलत है, क्योंकि आँकड़े इकट्ठे करने से अपने-आप भेदभाव समाप्त नहीं होता। विकल्प D गलत है, क्योंकि डेटा शिकायत या असमानता दिखा सकता है, पर शिकायत का समाधान स्वयं नहीं करता। संख्यात्मक और गुणात्मक दोनों जानकारी साथ चाहिए। याद रखें: लोगों को गिनें, फिर उनकी परिस्थितियाँ और शक्ति भी जाँचें; प्रतिनिधित्व ही समानता नहीं है।
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