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रजिस्ट्रार जनरल ने आगामी जनगणना के दूसरे चरण के लिए कठोर लिंग संवेदीकरण की मांग की

भारत के रजिस्ट्रार जनरल के कार्यालय ने सभी जनगणना गणनाकर्ताओं के लिए व्यापक लिंग संवेदनशीलता प्रशिक्षण को प्राथमिकता देते हुए राज्य प्रशासन को सख्त निर्देश जारी किए। इस प्रशासनिक समायोजन का उद्देश्य ऐतिहासिक कम गिनती को खत्म करना और हाशिये पर मौजूद जनसांख्यिकी के बीच सम्मानजनक डेटा संग्रह सुनिश्चित करना है।

The Hindu NationalSeptember 15, 20261 min read
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रजिस्ट्रार जनरल ने आगामी जनगणना के दूसरे चरण के लिए कठोर लिंग संवेदीकरण की मांग की
The Strategic Consequence
परिष्कृत लिंग मेट्रिक्स को शामिल करने से अभूतपूर्व आधारभूत डेटा उत्पन्न होगा, जिससे लक्षित कल्याण सब्सिडी वितरण का व्यापक पुनर्गठन होगा।

राष्ट्रव्यापी जनसंख्या जनगणना की तैयारी में चौंका देने वाले अनुपात का तार्किक समन्वय शामिल है, जिसके लिए लाखों गणनाकारों को विविध नागरिकों के साथ सीधे संपर्क करने की आवश्यकता होती है। जनसांख्यिकीय डेटा संग्रह में लगातार ऐतिहासिक पूर्वाग्रहों को पहचानते हुए, रजिस्ट्रार जनरल और जनगणना आयुक्त ने लिंग संवेदीकरण पर केंद्रित विशेष प्रशिक्षण मॉड्यूल को अनिवार्य करने के लिए स्पष्ट निर्देश भेजे। प्रगणकों को अब प्रशासनिक घर्षण के बिना हाशिए पर मौजूद लिंग पहचानों की सम्मानजनक बातचीत और सटीक रिकॉर्डिंग सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रोटोकॉल में महारत हासिल करनी चाहिए। पिछले गणना अभ्यासों में अक्सर ट्रांसजेंडर आबादी, महिला प्रधान घरों और अनौपचारिक बस्तियों में रहने वाले प्रवासी श्रमिकों के संबंध में प्रणालीगत चूक का सामना करना पड़ा। सम्मानजनक सहभागिता प्रोटोकॉल को मानकीकृत करके, जनगणना प्रशासन राष्ट्र की अधिक सटीक सामाजिक-आर्थिक प्रोफ़ाइल बनाने का प्रयास करता है। वैधानिक डेटा संग्रह मानकों के प्रति पूर्ण निष्ठा बनाए रखते हुए रूढ़िवादी सांस्कृतिक प्रतिरोध को नेविगेट करने की उनकी क्षमता पर फील्ड एजेंटों का मूल्यांकन किया जाएगा। इन विस्तारित प्रशिक्षण अधिदेशों को लागू करने से प्रशासनिक समय-सीमा पर दबाव पड़ेगा और फील्ड कर्मियों को उपलब्ध कराने वाले राज्य-स्तरीय शैक्षिक विभागों से सहयोग की आवश्यकता होगी। मापने योग्य परिणाम एक अधिक समावेशी जनसांख्यिकीय डेटासेट होगा जो सीधे कल्याण आवंटन और संसदीय परिसीमन अभ्यास को प्रभावित करता है। इस प्रशिक्षण को प्रभावी ढंग से निष्पादित करने में विफलता ऐतिहासिक डेटा ब्लाइंड स्पॉट को दोहराने का जोखिम उठाती है जो कमजोर समुदायों को नुकसान पहुंचाती है।

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