If an institution has women friendly policy but data on older women workers is not seen separately what may be missed?यदि किसी संस्था में women friendly policy है पर older women workers का data अलग नहीं देखा जाता तो क्या छूट सकता है?
Answer and explanationउत्तर और व्याख्या
Correct answer:सही उत्तर: Specific barriers of older womenolder women की विशिष्ट बाधाएं
Direct answer: Option A, the specific barriers faced by older women. A general women-friendly policy may improve conditions overall, but women are not a single identical group. Older women may face age discrimination, health or accessibility needs, technology gaps, care responsibilities, or fewer promotion opportunities. Separate data helps the institution discover and measure these barriers. Option B, worker attendance, may be recorded but is not the specific hidden issue asked about. Option C, a general wage list, may conceal differences within groups and does not identify all barriers. Option D, workplace location, is a basic administrative fact, not the likely missed disadvantage. This is an example of intersectional analysis: age and gender can combine to create a distinct experience. Memory cue: do not treat “women” as one uniform category.सीधा उत्तर: विकल्प A—older women की विशिष्ट बाधाएं। महिलाओं के लिए सामान्य friendly policy उपयोगी हो सकती है, लेकिन सभी महिलाएं एक जैसी स्थिति में नहीं होतीं। वृद्ध महिला workers को age discrimination, स्वास्थ्य या accessibility की जरूरत, technology gap, care responsibilities या promotion की कमी जैसी अलग समस्याएं हो सकती हैं। अलग data देखने से संस्था इन बाधाओं को पहचान और माप सकती है। विकल्प B कर्मचारी attendance हो सकती है, पर पूछी गई छिपी समस्या को विशेष रूप से नहीं बताती। विकल्प C सामान्य wage list समूहों के भीतर के अंतर छिपा सकती है और सभी बाधाएं नहीं दिखाती। विकल्प D workplace location एक प्रशासनिक तथ्य है, इस प्रश्न की मुख्य छूटी हुई समस्या नहीं। यह intersectional analysis का उदाहरण है, जिसमें age और gender मिलकर अलग अनुभव पैदा कर सकते हैं। याद रखें: “women” को एक समान group न मानें।
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