IPC (सब्सक्राइब्ड एकीकृत खाद्य सुरक्षा चरण वर्गीकरण) 2004 में बनाई गई थी और यह 21 साझेदार संगठनों का एक कंसोर्टियम है। सहायता एजेंसियाँ IPC के विश्लेषणों का उपयोग करती हैं और यह लगभग 30 देशों को कवर करता है।
Nature Food में प्रकाशित अध्ययन में शोधकर्ता पाते हैं कि IPC प्रणालीगत रूप से भूख की मात्रा को कम आंकती है। टीम ने 2017–2023 के बीच 33 देशों में लगभग 10,000 खाद्य सुरक्षा आकलनों का विश्लेषण किया, जो लगभग 917 million लोगों को कवर करते थे और कुल 2.8 billion व्यक्ति-प्रेक्षण बन गए।
विश्लेषण में 20% phase 3 सीमा के ठीक नीचे 'बन्चिंग' का संकेत मिला। टीम ने phase 3 या उससे ऊपर 293.1 million लोगों का अनुमान लगाया, जबकि IPC ने 226.9 million रिपोर्ट किए; अंतर 66.2 million लोगों का था। लेखक कहते हैं कि कार्यकारी समूह विवादास्पद संकेतकों पर अधिक रूढ़िवादी रहते हैं और इसलिए गिनती कम होती है। वे डेटा संग्रह और निर्णय-निर्माण सुधारने की सलाह देते हैं और कहते हैं कि मशीन लर्निंग मदद कर सकती है पर विशेषज्ञ मूल्यांकन जरूरी है।
कठिन शब्द
- कंसोर्टियम — कई संगठनों का संयुक्त समूह
- प्रणालीगत — पूरी प्रणाली में होने वाला व्यवस्थित तरीका
- बन्चिंग — एक श्रेणी के आसपास आकलनों का जमाव
- संकेतक — किसी स्थिति को दिखाने वाला माप या संकेतसंकेतकों
- निर्णय-निर्माण — किसी मुद्दे पर फैसला लेने की प्रक्रिया
- व्यक्ति-प्रेक्षण — एक व्यक्ति पर किए गए एक बार की निगरानी या माप
- रूढ़िवादी — जो जोखिम कम लेकर सतर्क निर्णय लेता है
- मशीन लर्निंग — कंप्यूटर को आँकड़ों से सीखने की तकनीक
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चर्चा के प्रश्न
- क्या आप सोचते हैं कि मशीन लर्निंग खाद्य सुरक्षा आकलन में मदद कर सकती है? क्यों?
- यदि एक सहायता एजेंसी IPC के आंकड़ों पर निर्भर होकर राहत दे रही है, तो उसे किन बातों का ध्यान रखना चाहिए?
- अध्ययन में बहुत सारे व्यक्ति-प्रेक्षण और देशों के आँकड़े थे। क्या आपको लगता है कि अधिक डेटा से परिणाम अधिक भरोसेमंद होंगे? अपने विचार बताइए।
