خبر | جدید ڈیٹا ماڈلنگ فریم ورک زرخیزی اور تعلیم سے متعلق فیصلوں میں معاون
International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) کے محققین نے ترقی پذیر ممالک میں نامکمل یا ناقابلِ اعتماد زرخیزی اور تعلیم کے اعداد و شمار کی ازسرِنو تشکیل کا ایک جدید طریقہ متعارف کرایا۔ یہ طریقہ پالیسی سازوں کو یہ جانچنے کے لیے اہم ذریعہ فراہم کرتا ہے کہ خواتین کی تعلیم زرخیزی کی شرحوں کو کیسے متاثر کرتی ہے، خاص طور پر ایسے وقت میں جب دنیا بھر میں تعلیم کا دائرہ بڑھ رہا ہے اور زرخیزی کی شرحیں کم ہو رہی ہیں۔
ڈیٹا کی ازسرِنو تشکیل: ترقی پذیر ممالک میں ڈیٹا کے مسائل کا حل
ترقی پذیر ممالک میں درست اور یکساں زرخیزی کے اعداد و شمار حاصل کرنا اکثر مشکل ہوتا ہے، جس سے یہ جانچنا دشوار ہو جاتا ہے کہ خواتین کی تعلیم زرخیزی کو کیسے متاثر کرتی ہے۔ زرخیزی کا معاشی عدم مساوات، صحت کی سہولیات تک رسائی، تعلیمی تفاوت، ماحولیاتی اور موسمیاتی تبدیلی اور سیاسی عدم استحکام سے گہرا تعلق ہے۔ اس لیے فیصلہ سازوں کے لیے درست ڈیٹا خاص طور پر اہم ہے، لیکن عمر اور تعلیم کے لحاظ سے موجود خلا فیصلوں کو مزید پیچیدہ بنا دیتے ہیں۔
اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے Vienna Institute of Demography کی Afua Durowaa-Boateng نے IIASA کے محققین Anne Goujon اور Dilek Yildiz کے ساتھ مل کر ایک ایسا ماڈلنگ فریم ورک تیار کیا جو موجودہ ڈیٹا کو ازسرِنو تشکیل دیتا ہے۔ اس سے زرخیزی میں کمی میں تعلیم کے کردار کا جائزہ لینے اور مستقبل کی آبادی کے تخمینوں کے لیے تاریخی شواہد فراہم کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
"ہمارا ازسرِنو تشکیل دیا گیا ڈیٹا زرخیزی میں کمی میں تعلیم کے کردار کا جائزہ لینے اور موجودہ ٹائم سیریز ڈیٹا کے خلا کو پُر کرنے میں مدد دیتا ہے۔ ماڈل کے تخمینے اور تاریخی شواہد مستقبل کی آبادی کے تخمینوں کے لیے بھی استعمال کیے جا سکتے ہیں،" Durowaa-Boateng نے کہا۔
نتائج اور پالیسی میں اطلاق
نتائج سے تصدیق ہوئی کہ زیادہ تعلیم یافتہ خواتین میں عموماً زرخیزی کی شرح کم ہوتی ہے اور وہ زیادہ عمر میں بچے پیدا کرنے کا رجحان رکھتی ہیں۔ تاہم زرخیزی میں کمی کے ابتدائی مراحل میں تعلیم یافتہ خواتین کی زرخیزی کی شرح بے تعلیم خواتین سے زیادہ ہو سکتی ہے۔ یہ بات ذیلی صحرائے افریقہ میں 1980s میں خاص طور پر نمایاں تھی۔ تعلیم کی سطح بڑھنے کے ساتھ تعلیم کے لحاظ سے زرخیزی کا فرق پہلے وسیع ہوا اور پھر کم ہو گیا۔ یہ رجحان لاطینی امریکا میں خاص طور پر واضح تھا، جہاں زرخیزی میں منتقلی 1970s میں شروع ہوئی اور 2020 تک یہ فرق نمایاں طور پر کم ہو چکا تھا۔
تحقیق سے معلوم ہوا کہ جب زیادہ تعلیم یافتہ خواتین کم بچے پیدا کرتی ہیں تو انہی برادریوں میں کم تعلیم یافتہ خواتین بھی اس روش کی پیروی کر سکتی ہیں۔ زرخیزی کے رویوں پر تعلیم کا یہ پھیلاؤ کم آمدنی والے ممالک کے پالیسی سازوں اور اداروں کے لیے مفید ہو سکتا ہے۔
"اگرچہ ہماری تحقیق کے نتائج پالیسی سازی کے لیے اہم ہیں، لیکن براہِ راست بنیادی صارفین ماہرینِ تعلیم ہو سکتے ہیں، جو ان یکساں ٹائم سیریز ڈیٹا کو اپنے ماڈلز میں استعمال کر سکتے ہیں۔ ہماری تحقیق دوسرے خطوں میں تعلیم سے متعلق زرخیزی کے ڈیٹا کی ازسرِنو تشکیل کے مواقع بھی پیدا کرتی ہے،" Yildiz نے مزید کہا۔
Goujon نے کہا کہ یہ نتائج کم آمدنی والے ممالک میں آبادی سے متعلق مسائل حل کرنے والے پالیسی سازوں اور بین الاقوامی تنظیموں کی معاونت کر سکتے ہیں۔ ٹیم افریقی آبادیوں پر مزید تحقیق کے ساتھ اپنی ڈیٹا ویب سائٹ کو وسعت دینے کا بھی ارادہ رکھتی ہے۔
خبر | جدید ڈیٹا ماڈلنگ فریم ورک زرخیزی اور تعلیم سے متعلق فیصلوں میں معاون
خبر | جدید ڈیٹا ماڈلنگ فریم ورک زرخیزی اور تعلیم سے متعلق فیصلوں میں معاون
International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) کے محققین نے ترقی پذیر ممالک میں نامکمل یا ناقابلِ اعتماد زرخیزی اور تعلیم کے اعداد و شمار کی ازسرِنو تشکیل کا ایک جدید طریقہ متعارف کرایا۔ یہ طریقہ پالیسی سازوں کو یہ جانچنے کے لیے اہم ذریعہ فراہم کرتا ہے کہ خواتین کی تعلیم زرخیزی کی شرحوں کو کیسے متاثر کرتی ہے، خاص طور پر ایسے وقت میں جب دنیا بھر میں تعلیم کا دائرہ بڑھ رہا ہے اور زرخیزی کی شرحیں کم ہو رہی ہیں۔
ڈیٹا کی ازسرِنو تشکیل: ترقی پذیر ممالک میں ڈیٹا کے مسائل کا حل
ترقی پذیر ممالک میں درست اور یکساں زرخیزی کے اعداد و شمار حاصل کرنا اکثر مشکل ہوتا ہے، جس سے یہ جانچنا دشوار ہو جاتا ہے کہ خواتین کی تعلیم زرخیزی کو کیسے متاثر کرتی ہے۔ زرخیزی کا معاشی عدم مساوات، صحت کی سہولیات تک رسائی، تعلیمی تفاوت، ماحولیاتی اور موسمیاتی تبدیلی اور سیاسی عدم استحکام سے گہرا تعلق ہے۔ اس لیے فیصلہ سازوں کے لیے درست ڈیٹا خاص طور پر اہم ہے، لیکن عمر اور تعلیم کے لحاظ سے موجود خلا فیصلوں کو مزید پیچیدہ بنا دیتے ہیں۔
اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے Vienna Institute of Demography کی Afua Durowaa-Boateng نے IIASA کے محققین Anne Goujon اور Dilek Yildiz کے ساتھ مل کر ایک ایسا ماڈلنگ فریم ورک تیار کیا جو موجودہ ڈیٹا کو ازسرِنو تشکیل دیتا ہے۔ اس سے زرخیزی میں کمی میں تعلیم کے کردار کا جائزہ لینے اور مستقبل کی آبادی کے تخمینوں کے لیے تاریخی شواہد فراہم کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
"ہمارا ازسرِنو تشکیل دیا گیا ڈیٹا زرخیزی میں کمی میں تعلیم کے کردار کا جائزہ لینے اور موجودہ ٹائم سیریز ڈیٹا کے خلا کو پُر کرنے میں مدد دیتا ہے۔ ماڈل کے تخمینے اور تاریخی شواہد مستقبل کی آبادی کے تخمینوں کے لیے بھی استعمال کیے جا سکتے ہیں،" Durowaa-Boateng نے کہا۔
نتائج اور پالیسی میں اطلاق
نتائج سے تصدیق ہوئی کہ زیادہ تعلیم یافتہ خواتین میں عموماً زرخیزی کی شرح کم ہوتی ہے اور وہ زیادہ عمر میں بچے پیدا کرنے کا رجحان رکھتی ہیں۔ تاہم زرخیزی میں کمی کے ابتدائی مراحل میں تعلیم یافتہ خواتین کی زرخیزی کی شرح بے تعلیم خواتین سے زیادہ ہو سکتی ہے۔ یہ بات ذیلی صحرائے افریقہ میں 1980s میں خاص طور پر نمایاں تھی۔ تعلیم کی سطح بڑھنے کے ساتھ تعلیم کے لحاظ سے زرخیزی کا فرق پہلے وسیع ہوا اور پھر کم ہو گیا۔ یہ رجحان لاطینی امریکا میں خاص طور پر واضح تھا، جہاں زرخیزی میں منتقلی 1970s میں شروع ہوئی اور 2020 تک یہ فرق نمایاں طور پر کم ہو چکا تھا۔
تحقیق سے معلوم ہوا کہ جب زیادہ تعلیم یافتہ خواتین کم بچے پیدا کرتی ہیں تو انہی برادریوں میں کم تعلیم یافتہ خواتین بھی اس روش کی پیروی کر سکتی ہیں۔ زرخیزی کے رویوں پر تعلیم کا یہ پھیلاؤ کم آمدنی والے ممالک کے پالیسی سازوں اور اداروں کے لیے مفید ہو سکتا ہے۔
"اگرچہ ہماری تحقیق کے نتائج پالیسی سازی کے لیے اہم ہیں، لیکن براہِ راست بنیادی صارفین ماہرینِ تعلیم ہو سکتے ہیں، جو ان یکساں ٹائم سیریز ڈیٹا کو اپنے ماڈلز میں استعمال کر سکتے ہیں۔ ہماری تحقیق دوسرے خطوں میں تعلیم سے متعلق زرخیزی کے ڈیٹا کی ازسرِنو تشکیل کے مواقع بھی پیدا کرتی ہے،" Yildiz نے مزید کہا۔
Goujon نے کہا کہ یہ نتائج کم آمدنی والے ممالک میں آبادی سے متعلق مسائل حل کرنے والے پالیسی سازوں اور بین الاقوامی تنظیموں کی معاونت کر سکتے ہیں۔ ٹیم افریقی آبادیوں پر مزید تحقیق کے ساتھ اپنی ڈیٹا ویب سائٹ کو وسعت دینے کا بھی ارادہ رکھتی ہے۔
کہانی کا ماخذ:
آن لائن جمع کردہ