बेटर कॉटन कपास के लिए दुनिया की अग्रणी स्थिरता पहल है। हमारा मिशन पर्यावरण की रक्षा और पुनर्स्थापना करते हुए कपास समुदायों को जीवित रहने और फलने-फूलने में मदद करना है।
केवल 10 वर्षों में हम दुनिया का सबसे बड़ा कपास स्थिरता कार्यक्रम बन गए हैं। हमारा मिशन: पर्यावरण की रक्षा और पुनर्स्थापना करते हुए कपास समुदायों को जीवित रहने और फलने-फूलने में मदद करना।
बेटर कॉटन दुनिया भर के 22 देशों में उगाया जाता है और वैश्विक कपास उत्पादन का 22% हिस्सा है। 2022-23 कपास सीज़न में, 2.13 मिलियन लाइसेंस प्राप्त बेटर कॉटन किसानों ने 5.47 मिलियन टन बेटर कॉटन उगाया।
आज बेटर कॉटन के 2,700 से अधिक सदस्य हैं, जो उद्योग की चौड़ाई और विविधता को दर्शाते हैं। एक वैश्विक समुदाय के सदस्य जो टिकाऊ कपास की खेती के पारस्परिक लाभों को समझते हैं। जैसे ही आप जुड़ते हैं, आप भी इसका हिस्सा बन जाते हैं।
यह लेख सबसे पहले इसके द्वारा प्रकाशित किया गया था रायटर 4 अप्रैल 2023 पर
सस्टेनेबिलिटी अब मुख्यधारा के व्यवसाय का तमाशा नहीं है, जिसे मुख्य कार्यकारी द्वारा सम्मेलनों में बाहर किया जाता है और फिर साइड लाइन पर वापस भेज दिया जाता है। एक कंपनी का सामाजिक और पर्यावरणीय प्रदर्शन आज उपभोक्ताओं, निवेशकों और नियामकों की एक केंद्रीय चिंता है।
विषय की बढ़ती प्रोफ़ाइल का नवीनतम प्रमाण यूरोपीय आयोग द्वारा हाल ही में नए नियमों के एक सख्त सेट की स्वीकृति है जो यह नियंत्रित करता है कि कंपनियां इस स्थान पर अपनी गतिविधियों का खुलासा कैसे करती हैं।
कई वर्षों के लिए नियामक पाइपलाइन में, कॉर्पोरेट स्थिरता रिपोर्टिंग निर्देश कॉरपोरेट दावों को रेखांकित करने वाली कार्यप्रणालियों के संबंध में क्या है - और क्या नहीं - पर कुछ स्पष्टता प्रस्तुत करता है। यह बहुत स्वागत योग्य है।
इस नए कानून का समय किसी भी तरह से संयोग नहीं है। उपभोक्ताओं की दिलचस्पी और निवेशकों का दबाव कंपनियों को पहले से कहीं ज्यादा अपने सस्टेनेबिलिटी क्रेडेंशियल्स की ब्रांडिंग करने के लिए प्रेरित कर रहे हैं। व्यावसायिक दांव इतने ऊंचे होने के साथ, संदेश की मालिश करने का प्रलोभन तीव्र है।
वाहन निर्माताओं द्वारा वायु प्रदूषकों पर झूठे दावों से लेकर कपड़ों के ब्रांडों द्वारा भ्रामक पर्यावरण डेटा के उपयोग तक, "ग्रीनवॉश" के आरोप दिन पर दिन तेज होते जा रहे हैं।
बाजार की गतिशीलता एक तरफ, हालांकि, किसी कंपनी के समग्र स्थिरता प्रदर्शन की आत्मविश्वास से गणना करने की क्षमता अभी भी सुनिश्चित नहीं है। आधुनिक निगम विशाल संस्थाएं हैं, अक्सर वैश्विक पदचिह्नों के साथ जो दूर के खेतों और कारखानों से स्थानीय कोने की दुकान पर दुकानदारों तक फैलते हैं।
सौभाग्य से, एक डेटा क्रांति चल रही है। स्वचालित डेटा संग्रह और भंडारण, बिग डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग: ये और अन्य डिजिटल उपकरण कंपनियों के निपटान में सूचनाओं का खजाना रख रहे हैं।
यह अंतिम बिंदु महत्वपूर्ण है। प्रदर्शन डेटा की रिपोर्टिंग के लिए हर प्रोटोकॉल में इसके रचनाकारों की प्राथमिकताएं और प्रवृत्ति होती है। कुछ दृष्टिकोण जोखिमों (पर्यावरण प्रदूषण, उच्च कार्बन उत्सर्जन, आदि) से बचने के लिए तैयार हैं; अन्य लोग अवसर का लेंस अपनाते हैं (निम्न-कार्बन प्रौद्योगिकियों में निवेश, प्रतिभा विकास, आदि)।
समग्र तस्वीर जटिल है, फिर भी लगभग हर रिपोर्टिंग पद्धति के माध्यम से एक महत्वपूर्ण विभाजन रेखा चलती है - अर्थात्, किसी दिए गए हस्तक्षेप के उच्च-स्तरीय प्रभावों पर जोर (या नहीं), दूसरे शब्दों में इसका प्रभाव।
एक संगठन के रूप में, बेटर कॉटन का ध्यान कपास के किसानों और उन समुदायों को सुधारने पर है, जिनका वे समर्थन करते हैं। दुनिया में सबसे बड़ी टिकाऊ कपास पहल के रूप में, हमारा लक्ष्य किसानों की आजीविका और पर्यावरण संरक्षण को एक साथ देखना है।
फिर भी, एक प्रकटीकरण मानक खोजना जो हमारे जैसे एक प्रभाव-उन्मुख दृष्टिकोण के अनुकूल हो, आसान से बहुत दूर है। क्यों? क्योंकि माप प्रभाव जटिल है। यह स्थानीयकृत डेटा, अनुदैर्ध्य नमूने और प्रासंगिक विश्लेषण की मांग करता है - जिनमें से कोई भी एक बटन के स्विच पर (अभी तक) उत्पन्न नहीं किया जा सकता है, विशेष रूप से यह देखते हुए कि हम जिन कपास उत्पादकों के साथ काम करते हैं उनमें से 99% छोटे पैमाने के उत्पादक हैं, जिनमें से अधिकांश खेती करते हैं। दुनिया के कुछ शेष डिजिटल रेगिस्तानों में एक हेक्टेयर से भी कम भूमि पर कपास।
इसके बजाय, सरलीकृत, जोखिम-उन्मुख मूल्यांकन प्रणालियों पर बाजार का प्रभुत्व है। इनमें से कई दृष्टिकोणों को जीवनचक्र मूल्यांकन (एलसीए) के लंबे समय से चले आ रहे तर्क पर आधारित कार्यप्रणाली के रूप में रेखांकित किया गया है।
किसी उत्पाद या सेवा की पर्यावरणीय प्रमाणिकता निर्धारित करने के साधन के रूप में दुनिया भर के नियामकों द्वारा आधिकारिक मानक निकाय, आईएसओ, एलसीए द्वारा वर्षों से अपनाया गया है।
आमतौर पर, एलसीए बुनियादी भौगोलिक, क्षेत्र-विशिष्ट या अन्य प्रासंगिक चरों के साथ आच्छादित आसानी से सुलभ पर्यावरणीय मेट्रिक्स के एक सहमत सेट पर निर्भर करते हैं। एलसीए किसी उत्पाद के निर्माण और उपयोग चक्र के भीतर हॉटस्पॉट की पहचान करने सहित किसी दिए गए समय में लाल झंडे उठाने या किसी दिए गए उत्पाद के सामान्यीकृत स्नैपशॉट की पेशकश करने के व्यापक ब्रश के रूप में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
लेकिन समय के साथ सकारात्मक (या नकारात्मक) प्रभाव का आकलन करने के लिए एक उपकरण के रूप में, या सुधार क्यों देखा गया है (या नहीं) के बारे में अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए, एलसीए कुछ भी नहीं बताते हैं।
कपास उत्पादन में उर्वरक उपयोग का उदाहरण लें। एक एलसीए पूछेगा कि एक किसान कितना रासायनिक उर्वरक का उपयोग करता है और उसके अनुसार ग्रेडिंग करता है। एक प्रभाव-संचालित दृष्टिकोण वही पूछेगा, लेकिन फिर पूछेगा कि यह उसी किसान के एक साल पहले के उपयोग और उद्योग के औसत की तुलना में कैसा है।
यदि खपत का स्तर बदल गया है, तो इसके अलावा, यह कारण पूछताछ करेगा। उदाहरण के लिए, उर्वरक कीमतों में परिवर्तन की क्या भूमिका थी? क्या बेटर कॉटन जैसे लोगों द्वारा चलाई जा रही सस्टेनेबिलिटी पहलों में भागीदारी ने कोई प्रभाव डाला? क्या बाजार की मांग एक कारक है? किसान की शुद्ध आय पर क्या प्रभाव पड़ता है, क्या वह बेहतर स्थिति में है?
बेटर कॉटन में हम साथ काम कर रहे हैं Wageningen University और अनुसंधान भारतीय राज्यों महाराष्ट्र और तेलंगाना के दो जिलों में कपास किसानों के बीच इस तरह के दृष्टिकोण को लागू करने के लिए। प्रारंभिक निष्कर्ष प्रकट करते हैं खेती की तकनीक, उपज के स्तर और भौतिक पर्यावरणीय मुद्दों पर प्रगति के बारे में डेटा का खजाना।
उदाहरण के लिए, 2021-22 सीज़न के लिए, अब हम जानते हैं कि महाराष्ट्र में भाग लेने वाले किसानों ने जैव-कीटनाशकों पर स्विच करने के बाद सिंथेटिक कीटनाशकों पर अपने खर्च में 75% की कमी देखी। हम यह भी जानते हैं कि उनके कपास की गेट कीमत बेसलाइन की तुलना में 20% अधिक थी, जिनर्स ने टिप्पणी की थी कि फाइबर की गुणवत्ता अधिक थी।
एक एलसीए दृष्टिकोण के परिणामस्वरूप किसानों के लिए एक सामान्य "टिक" हो सकता है, लेकिन यह इस विस्तृत विवरण में से कोई भी पेश नहीं करेगा, न ही कोई सबूत है कि बेहतर कपास कार्यक्रम का प्राप्त परिणामों से कोई लेना-देना है।
एक प्रभाव-आधारित मूल्यांकन दृष्टिकोण बेहतर निर्णय लेने का द्वार खोलता है और बदले में, पर्यावरणीय प्रदर्शन को बढ़ाता है। यह निरंतर सुधार के लिए एक वर्कहॉर्स के रूप में डेटा है; नहीं, जैसा कि अभी भी अक्सर होता है, डेटा के लिए डेटा (या, सबसे अच्छा, टिकिंग बॉक्स)।
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