Table of Contents

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿਚ, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਸੂਬੇ ਦੇ ਹਾਕਮਾਂ ਨੇ ਡਾਟੇ-ਦਿਲੀ ਨਾਲ ਗ਼ਰੀਬੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧਦੇ - ਵਧਦੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਹਨ । ਇਹ ਆਗੂਆਂ ਨੇਤਰਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਇਕ-ਸੰਪਰ-ਸੰਪਰ-ਸਤੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਹੁਣ ਸਰਜਰੀ ਨਾਲ ਮਾਲੀ ਡਾਟਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ । ਆਮ, ਨੌਕਰੀ, ਸਿੱਖਿਆ, ਸਿਹਤ, ਅਤੇ ਘਰ, ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ । ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਕੇਵਲ ਇਕ ਮੂਲ ਰੂਪ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇਕ ਮੂਲ ਤਰਤੀਬ ਹੈ ਕਿ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਰੀਬੀ, ਜੋ ਕਿਤਰੀ ਤੋਂ ਵੱਧਤਰੀ, ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ।

ਆਰਥਿਕ ਸੂਲੀ ਉੱਚ ਹਨ । ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਹਰ ਸਾਲ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰ ਕਮਾਈ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਤੇ ਕੰਮ ਤੇ ਕਮਾਈ ਅਤੇ ਸਾਈਨ ਟੈਂਕਸ਼ਨ ਲਈ ਖ਼ਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਪਰ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਪੈਸੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ । ਡਾਟਾ-ਦਿਲ ਰਾਜਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਤੇ ਸੁਧਾਰਨ, ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰਜ਼ਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ । ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਦੋਵੇਂ ਪਾਰਟੀਆਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰੀ ਇਕ ਯੂਨਿਟ, ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਅਤੇ ਸਰਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀ ਡਾਇਰੀ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ । ਇਹ ਲੇਖ ਸਰਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਮਾਜਕ ਨੀਸ਼ਮਿਅਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਕੀ ਸੰਚਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ -

ਗ਼ਰੀਬੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿਚ ਮਦਦ

ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਸਕੂਲ ਵਿਚ ਹਾਜ਼ਰੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਕੇ, ਇਕ ਸਰਕਾਰ ਆਪਣੇ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਗ਼ਰੀਬੀ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਬਣਨ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿਚ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ । ਇਹ ਪ੍ਰਾਚੀਨ ਦਖ਼ਲ ਉਦੋਂ ਹੀ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਖੋ - ਵੱਖਰੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਏ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ ਦੇਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ।

ਜੜ੍ਹ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਕਾਰਨ

ਗ਼ਰੀਬੀ ਦਾ ਕੋਈ ਵੀ ਕਾਰਨ ਘੱਟ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਇਕ ਸੰਚਾਰਿਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੈੱਬ ਹੈ - ਇਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁਕਾਬਲਾ, ਮੁਹੱਈਆ ਤੰਦਰੁਸਤ, ਘੱਟ ਸਿਹਤ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਭੂਗੋਲਿਕ ਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ । ਡਾਟਾ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰਟਿਵ ਕਰਨ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹਾਲਤ ਵਿਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਬਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਕ ਪੇਂਡੂ ਸੂਬੇ ਦੇ ਇਕ ਗਵਰਨਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗੇ ਕਿ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ, ਪਰ ਇਕ ਸਰਕਾਰੀ ਸਰਕਾਰੀ ਵਾਸੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਇਕ ਸਰਕਾਰੀ ਡਾਟਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਅਦਿੱਖਣਿਤ ਨੀਤਮਿਕਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨ ਰਹੇਗੀ ।

ਜਨਸੰਖਿਆ ਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ

ਡਾਟਾ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਦਾ ਗ਼ਰੀਬੀ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਮਰ, ਨਸਲੀ, ਨਸਲੀ ਅਤੇ ਅਪਾਹਜ ਹਾਲਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮੰਤਰਾਂ ਦੇ ਮਹਾਰਾਜਾਂ ਦੇ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਮਿਸਾਲ ਲਈ, [FT:0] ਬੱਚੇ 5 [FT:1] ਦੇ ਹੇਠ ਉਮਰ ਦੇ ਲੋਕ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿਚ ਗ਼ਰੀਬੀ ਵਿਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਬਚਪਨ ਵਿਚ ਬੱਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇਣ ਨਾਲ ਬੱਚੇ ਦੀ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਡਾਇਰੈਕਟਰ (crescreense), ਜਿਸ ਇਲਾਕੇ ਵਿਚ ਉਹ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗ਼ਰੀਬੀ, ਇਕ ਹੋਰ ਗ਼ਰੀਬ ਮਾਂ ਨੂੰ ਵੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਦੇਖ - ਭਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦੇ ਘਰੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮੈਪਿੰਗ ਭੂਗੋਲਿਕ ਹਟਸਪੋਟ

ਭੂਗੋਲਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਸਟਮਾਂ (GIS) ਨੂੰ ਗਣਰਾਜਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਔਜ਼ਾਰ ਬਣ ਗਏ ਹਨ । ਸਕੂਲਾਂ, ਹਸਪਤਾਲਾਂ, ਦੁਕਾਨਿਆਂ, ਸਰਵੇਖਣਾਂ, ਅਤੇ ਪਬਲਿਕ ਯਾਤਰਾ ਉੱਤੇ ਮੈਗ ਉੱਤੇ ਮੈਪ ਉੱਤੇ ਦਰਮਿਆਨ ਦਰਾਂ ਦਾ ਦਰ ਠੀਕ ਤੌਰ ਤੇ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗ਼ਰੀਬੀ ਕਿੱਥੇ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੋਂ ਕਿੱਥੋਂ ਹੈ । [FT:0] ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਵਾਂਗ, ਕੁਝ ਦੇਸ਼ਾਂ ਨੇ ਪਬਲਿਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਾਟਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਗੈਰਲਿੰਗ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪਾਰਟੀਲ ਉੱਤੇ ਦਰਸਾਇਆ ਹੈ । ਇਹ ਟੂਲਾਂ ਸਰਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਸਰਕਾਰ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ।

ਕੁੰਜੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੈਟਰਿਕਸ

ਸਰਕਾਰੀ ਹਾਕਮਾਂ ਨੇ ਆਪਣੀ ਗ਼ਰੀਬੀ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਕਈ ਡਾਟੇ ਸੋਰਸਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤਾ ਹੈ । ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਸਰਕਾਰੀ ਸਰਵੇਖਣ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਈ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਰਿਕਾਰਡ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸੈਕਟਰ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ । ਹੇਠਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਉਹ ਪਾਲਸੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ।

  • ਆਇਮਰੀ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਅੰਕੜੇ - ਅਮਰੀਕੀ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਅਮਰੀਕੀ ਸਮਾਜ ਸਰਵੇਖਣ (ACS) ਸਾਲਾਨਾ ਡਾਟਾ ਕਮਾਈ, ਗ਼ਰੀਬੀ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਉੱਤੇ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦੀ ਹੈ । ਗਵਰਨਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸਰਕਾਰ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ ।
  • [FLT]] - ਸਿੱਖਿਆ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਸੈਕਟਰਾਂ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਸ਼ਨ ਦਰ ਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਕੇ, ਅਤੇ ਸਕੂਲ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਉੱਤੇ ਲੈਂਪ ਕਰ ਕੇ, ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਪਾਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਕੂਲਾਂ ਵਿਚ ਅਨੁਪਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । [FT:2] ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਇੰਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰੋ [FT:3]
  • [Health ਅਤੇ Health Health Health on Health searche ancurity Usepys]] - ਕਲਾਈਮ ਡਾਟਾ, ਹਸਪਤਾਲ ਡੀਜ਼ਾਈਜ਼ ਰਿਕਾਰਡ, ਅਤੇ ਸਰਵੇਖਣਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਾਦਸੇ ਦੇ ਖੂਬਸੂਰਤ ਖੂਬਸੂਰਤ ਸਿਸਟਮ (BRFS) ਗਣਮਾਨੀ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਸ਼ੂਗਰ ਦੀ ਵੱਧ ਗਿਣਤੀ ਕਰਕੇ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧ ਕੇ ਖ਼ੁਰਾਕ ਅਤੇ ਖ਼ੁਰਾਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ ।
  • ਆਫਫਫੋਰਟੀਲੀਅਸ ਅਤੇ ਹੋਮਬਰੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਹਾਊਬਿੰਗ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ (HuD) ਦੇ ਵਿਭਾਗ ਕਿਰਿਆਂ, ਅਪਾਹਜਾਂ, ਅਤੇ ਘਰਾਂ ਦੀ ਬੇਘਰਤਾ ਉੱਤੇ ਡਾਟਾ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗਵਰਨਰ ਇਸ ਨੂੰ ਆਮਦਾਈਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿ ਉਹ ਘਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਹਾਮਾਨ - ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਹਾਦਸਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹਾਦੋਸ਼ਿਅਤਿਪ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
  • [FLT] ਯੁਗ, ਨਸਲੀ, ਨਸਲੀ ਅਤੇ ਅਪਾਹਜਤਾ ਦੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਸਹੀਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ । ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਾਕਮਾਂ ਨੇ [FT:2] ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ [FT:2] ਕਿਤੇ ਗ਼ਰੀਬੀ ਦੀ ਘੱਟ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਜਾਂਚਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਾਰੀਆਂ ਆਬਾਦੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਧਣ ਲਈ ਜਤਨਾਂ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ

ਵਧਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਹਾਲਤਾਂ ਵੀ [ਆਰ.ਿ. ), ਜੋ ਕਿ ਏਜੰਸੀ ਉੱਤੇ ਲਿੰਕ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, , ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ [FT:2] [FT:2] ਆਰੀਗੋਨ ਦਾ ਇਨਟਿਗ ਕਲਾਂਟ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ [FT:2] ਮਨੁੱਖੀ ਸਰਵਿਸਾਂ, ਸਿੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਕਾਰਜ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਤੋਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ।

ਸੁਆਮੀ ਆਪਣੇ ਪਿਤਾ ਨੂੰ ਕੰਮ ਵਿਚ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਅਸਲ ਵਿਚ ਇਹ ਚੁਣੌਤੀ ਨੀਤੀਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਨੀਤੀਵਾਂ ਵਿਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਹੈ । ਸਰਕਾਰੀ ਹਾਕਮਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਜੁਗਤੀ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂਕਿ ਡਾਟਾ ਵੈਸੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਰੋਗਰਾਮ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਪਸਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ।

ਡਾਟਾ ਐਨੀਟਿੱਟ ਯੂਨਿਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਕਈ ਗਵਰਨਰਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਦਫ਼ਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਕੰਧ ਹੇਠ ਡਾਟਾ ਐਨਲੀਟਿਕਸ ਟੀਮ ਬਣਾਈ ਹੈ । ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ, ਅੰਕੜੇ, ਅਤੇ ਪਾਲਸੀ ਵਿਕਰਣੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਬੂਤਾਂ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਆਣੇ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਗਵਰਨ ਇੰਸਲ ਇੰਸਲੇ ਹੇਠ [FT:L], ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ [FT: ERSI], ਵਾਸ਼ਿੰਗਟਨ ਵਾਸ਼ਿੰਗਸਟਿਨ ਗੈਰਲਡਨ ਗੈਰਲਡਨ ਗੈਸਲਡਿੰਗਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੋ ਕਿਲਡੈਂਸ ਗੈਂਸਲਡੀਅਨ ਟੀਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗੈਪਿੰਗੀ ਡਾਟਾ ਟੀਵਨਡਿਵਿਵਿਵਿਵਸਲਡਿਵਿਵਿਵਿਵਸ(FLD) ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ।

ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਐਨਟੀਕਲਿਕਸ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਡੀਵਿਨ ਗੋਲਡਲ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ । ਸਰਦੀਆਂ, ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਗ਼ਰੀਬੀ ਜਾਂ ਘਰੇਲੂ ਹਾਲਤ ਵਿਚ ਡਿੱਗਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਹਾਲਤ [FTH:0] [FTH:1] ਦੀ ਹਾਲਤ, ਸਮੇਟਸ[FL:1] ਦੀ ਹਾਲਤ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਲ ਦੀ ਦੇਖ - ਭਾਲ, ਅਤੇ TANANAN (ਦਿਲਿਵਰਤੋਂ) ਤੋਂ ਇਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਚਾਪਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਸੰਭਾਵਧਕ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਵਾਜਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ 20%%% ਬੱਚੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਬਜੈੱਟ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਜੋੜਨਾ

ਕੁਝ ਗਵਰਨਰ ਬਜਟ ਕਾਰਜ ਵਿਚ ਸਿੱਧਾ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਕੇਵਲ ਗਣਰਾਜੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਇਨੀ ਇਕਾਈਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਫ਼ਲਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਦੇਣ ਲਈ ਏਜੰਸੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। [FL] ਵਿੱਚ, ਗਵਰਨਰ ਦੇ ਬਜੈਟ ਦੇ ਦਫ਼ਤਰ ਅਤੇ ਪਰਬੰਧਕ ਨੇ ਇਕ "ਫਲ-ਪਹਿਲ-ਪਹਿਲ" ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤਾ, ਸਰਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਢੰਗਾਂ ਨਾਲ ਨਿਕੰਮਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਹੋਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਪਬਲਿਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਟੀ ਅਕਾਊਂਟਟੀ

ਪਾਰਟੀਸੀ ਡਾਟਾ- ਡੀਵਿਨ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ । ਕਈਆਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿਚ ਆਨਲਾਈਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਸ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਗ਼ਰੀਬੀ ਲਈ ਮੈਟਰਿਕਸ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹਨ । ਉਦੋਂ [FTT:0] [FTHDA] [FTTDOR]] [FLTH]]] ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਬਣਾਇਆ [FTDDDDIOLE- TOLELENDDION[LLL3], ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਨਸ਼ੇ ਡੈਸ਼ਬੈਸ਼ਮਡ- ਵਾਸ਼ੈਕਮੈਕਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੰਮ ਘੱਟ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਗੈਂਸਪੋਰਟਰ ਨੂੰ ਸਹਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ: ਡਾਟਾ- ਡਰਾਇਵਰ ਡੀਲੇਸ਼ਨ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਗ਼ਰੀਬੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ

ਕੈਲੇਫ਼ੋਰਨੀਆ: ਇਕਸਾਰੀ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਬਾਲ ਗਰੀਬੀ ਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ

ਗਵਰਨਰ ਗਵਨ ਨਿਊਜ਼ਮ ਨੇ ਗ਼ਰੀਬੀ ਨੂੰ ਇਕ ਕੇਂਦਰੀ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਬੱਚਿਆਂ ਲਈ । 2021 ਵਿਚ, ਉਸ ਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਨੇ ਬਾਲ ਗੈਲੀਨੋ ਦੀ ਗ਼ਰੀਬੀ ਦੀ ਆਰੰਭ ਕੀਤੀ, ਜੋ 2030 ਸਾਲਾਂ ਤਕ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਦਰਸਾਦੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬਣਦੀ ਹੈ । ਇਸ ਲਈ, ਟੀਮ ਨੇ ਇਕ ایسا ਇਕ ਸੰਸਚਿਤ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਸਮਾਜੀ ਸੇਵਾ ਵਿਭਾਗ, ਸਿੱਖਿਆ ਵਿਭਾਗ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾ ਵਿਭਾਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਰੱਖਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਹਾਲਤ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਹਾਲਤ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ (EECREESI) ਦੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ (EFRESC) ਅਤੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਲਾਭ ਵੱਧਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਕਰਕੇ 20% ਬੱਚਿਆਂ ਨੂੰ ਗ਼ਰੀਬੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਮਿਸ਼ੀਗਨ: ਗੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਕੇ ਅਫੋਰਡੈਂਬਲ ਹੋਵਿੰਗ ਫ਼ੰਡ

ਗ੍ਰੀਟਚ ਵਿਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਨੇ ਘਰ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੇ ਰਿਲੀਫੇਸ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵਰਤਿਆ । ਮਿਸ਼ੀਗਨ ਸਟੇਟ ਹਾਊਡਿੰਗ ਪ੍ਰਮਾਣਕਿਤਾ (MSDA) ਨੇ ਰਿਸਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ (MSHDA) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ । ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਸਰਕਾਰ ਦੇ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਦਰ 60% ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਗਿਣਤੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ । ਇਸ ਲਈ, ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ 100 ਲੱਖ ਹੋਰ ਕਮਾਈਆਂ ਦੇਣ ਲਈ ਭੇਜੀਆਂ । ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੀ ਸਫ਼ਲਤਾ ਮਿਲੀ ਕਿ ਮਿਸ਼ੈਲਨ ਵੈੱਲਰਡ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਘਰਾਂ ਲਈ ਇਕ ਮਾਧਿਅਮ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤਾ ।

ਟੈਕਸਸ: ਲੇਬਰ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਿ ਨੱਜੀ ਕੰਮ - ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ

ਗਵਰਨਰ ਗ੍ਰੈਗ ਐਬਟ ਦੇ ਕੰਮ - ਕਾਰਮਾਂ ਹਮਲੇ, ਟੈਕਸਸ ਵਰਕਮ ਹਾਈਵਰਸ ਹਾਊਂਟਸ, ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਾਇਡ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ, ਅਤੇ ਿ ਨੱਜੀ ਹਸਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਡਾਟਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਇਹ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਹਾਊਸਟਨ ਖੇਤਰ ਵਿਚ ਨਿੱਜੀ ਨਰਸ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੀ ਕਮੀ ਸੀ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਵਪਾਰਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਪਰ ਸਟੈਂਪਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕ ਮੁਫ਼ਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ । ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਡਾਇਰੀ ਦੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਆਫ-ਐਕਸ਼ਨ ਲਈ ਵਾਇਰਸ-ਅਮਿੰਟਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ $3,3,000 ਰੁਪਤੀ, $3, $3, ਅਤੇ $3, ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ $

ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਾਮ੍ਹਣਾ ਕਰਨਾ: ਇਕੱਲੇਪਣ, ਸਹੀਤਾ ਅਤੇ ਤਾਕਤ

ਇਸ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡਾਟਾ-ਦਿਲੀ ਗ਼ਰੀਬੀ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੋਈ ਰੁਕਾਵਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਗਵਰਨਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ, ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਮੁੱਦੇ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਵਿਰੋਧ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਮੰਜ਼ਲ ਭੇਜਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਈਥਿਕਲ ਵਰਤੋਂ

ਕਈ ਏਜੰਸੀ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈਣ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ ਤੇ ਨਿਕੰਮੇ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਗੰਭੀਰ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ । ਗ਼ਰੀਬੀ ਵਿਚ ਪਰਿਵਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸੂਬੇ [FT: {\cHownly-by- specation] [FT:1] ਵਾਤਾਵਰਣ [FT:1] ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ । ਮਿਸਾਲ ਲਈ, [FT:Concit[FT:3] [FLED] connection[FLE] ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵਾਮਿਕਾਣੂਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ।

ਡੇਵਿਡ ਸਹੀ - ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ

ਡਾਟਾ ਤਾਂ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਜੇ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ । ਕਈ ਹਾਲਤਾਂ ਨੇ ਕਾਗਜ਼ ਦੇ ਰੂਪ ਜਾਂ ਸਲੀਡ ਡਾਟਾਬੇਸ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੌਰਾਨ, ਰਾਜਾਂ ਨੂੰ [FT:0] ਖਤਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਪਾਹਜ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਢਿੱਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੱਦਲ, ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਡਾਟਾ ਪਾਇਲ- ਟਾਈਮ- ਪੇਪਰ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਝੀਜਾਂ ਲਈ, ਝੀਲ ਦੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਝੀਮਿਜਿਆ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਹੁਣ ਝੀਮਿਜਕ, ਡੈਸ਼ਬੈਂਸ਼ਿੰਗ, ਜਾਂ ਡੈਸ਼ਬੈਂਸ਼ਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ।

ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬਣਾਈ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਔਖੇ ਵਿਕਣ ਲਈ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ । ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ, ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸੈਕਟਰ ਉੱਚੇ ਹਨ, ਉਦੋਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੀਆਂ ਨੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਇਮਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ । ਗਵਰਨਰ ਨੇ [FT:1] ਡਾਟਾ ਸਾਂਝੀ ਕਰ ਕੇ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ ਹੈ[FT:1] ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ । [FT: [FT:2] [UR] ਯੂਕਰੇਨ ਦੇ ਅਧੀਨ, ਕੈਥੀ ਹੌਕਲ ਦੇ ਅਧੀਨ, ਡਾਇਰੀ ਟੀ: NITIT: DUN ਟੀਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮ ਨੂੰ ਦੋ ਸਾਲ ਪਿਜ਼ਲ ਪ੍ਰਾਜਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ।

ਡਾਟਾ- ਡਰਾਇਵਰ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਦੀ ਗ਼ਰੀਬੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ

ਡਾਟੇ-ਡ੍ਰੈਵਰਨ ਦਾ ਭੂਗੋਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਰੱਖਦਾ ਹੈ । ਕਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਆ ਰਹੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿਚ ਹਾਕਮਾਂ ਨੂੰ ਗ਼ਰੀਬੀ ਦਾ ਸਾਮ੍ਹਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ?

ਪੁਲਾੜ ਦੀ ਜਾਦੂਗਰੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣੀ

AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੂਈਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਨਲਿਟੀਸ (ਜੋ ਕੁਝ ਸਾਨੂੰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ) ਤੋਂ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ ਮਾਡਲ ਹਰ ਪਰਿਵਾਰ ਲਈ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਕੰਮ ਸਿਖਲਾਈ, ਬਾਲਕੈਰ, ਸਹਾਇਤਾ, ਜਾਂ ਪੈਟਰਸਲ (AL:FS]] ਵਿੱਚ ਅਗਿਆਤ ਪਾਇਲੀਮੈਂਟ ਨੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਤੀਜਾਾਂ ਉੱਤੇ ਉਤੇਰੇ । [AI- dDEN- martwecations 18 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੌਰਾਨ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਅਸਲੀ- ਸਮਾਂ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ

ਸਾਲਾਨਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਭਵਿੱਖ ਵਿਚ ਅਸਲੀ ਸਮਾਂ-ਮੱਧਾ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਅਡਜੱਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇਗਾ । ਟਾਇਲਟ ਜੰਤਰਾਂ (IoT), ਮੋਬਾਇਲ ਫ਼ੋਨ ਡਾਟਾ, ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਟਰਾਂਸਫਰ ਟਰਾਂਸਫਰ ਟਰਾਂਸਫਰੇਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਆਰਥਿਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਕ ਗਵਰਨਰ ਸ਼ਾਇਦ ਇਕ ਖ਼ਾਸ ਕਨਸਿਕ ਵਿੱਚ ਖਾਣੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੋਬਾਇਲੀ ਪੇਪਰੀਲ ਪੇਂਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇ ਜਾਂ ਸਟੈਪਿੰਗੀ ਲੈਵਲਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

Cross-State Callabrand ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝ

ਗ਼ਰੀਬੀ ਹਾਲਤਾਂ ਨੂੰ ਆਦਰ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੰਟਰਸਟੇਟੇਸ਼ਨ ਲੇਬਰਾਮ ਬਾਜ਼ਾਰ, ਅਤੇ ਚੇਨਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਗ਼ਰੀਬੀ ਉੱਤੇ ਅਸਰ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਗਵਰਨਰਾਂ ਨੇ [FT:0] ਵਰਗੇ ਸੰਘਣੀਆਂ ਸਰਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਕੇ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਉਹ ਹਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਵਤੀਰੇ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਆਪਣੀ ਗ਼ਰੀਬੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰਥੀ ਦੇ ਜਤਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿਚ ਪ੍ਰਤੱਖ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਐਕਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਸੂਬੇ ਦੇ ਗਵਰਨਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਾਟੇ ਦਾ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਵਰਤੋਂ ਇਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਘੱਟ ਤਰਤੀਬ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ, ਨਿਰਦੇਸ਼ਨ, ਨਿਰਦੇਸ਼ਨੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਨਿਆਣਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੁਆਰਾ, ਹਾਕਮਾਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਨੂੰ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਵੇਸ਼, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਪ੍ਰਚਲਿਤਤਾ, ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੈ: ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਉਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਉਂ ਹੀ ਤਕ ਤਕਨਾਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਵਧਦਾ, ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਵਧਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸਮਾਜ ਲਈ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਹੱਲ ਲਈ ਵੱਧ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਾਕਮ ਜੋ ਗਰੀਬਨਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜੋ 21 ਸਦੀ ਵਿਚ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।