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@.amc_ka_fauji: ja ra ha sanam tere mehflo sa 🇵🇰😍🇵🇰#pakarmy #fypシ #pleasegoviral #viral #foryou

🩺⚔️ AMC_Ka_Fauji 🇵🇰
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Saturday 03 October 2026 15:26:34 GMT
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Comments

can.c371
. :
agar wo han keh dy to me apni jaan bhi qurban kr do is wardi py 🫶
2026-10-03 19:19:20
0
attitudegirl007f
◦•●◉✿ᎶᎾᎾᎠ ᏝᏬᏨᏦ✿◉●•◦ :
کون
2026-10-03 15:35:23
0
www.shehzadi2026
princess N :
sweet khilana 😂😂
2026-10-03 16:09:47
0
matloob.zaib7
꧁༺༒〖° 𝗺𝗮𝘁𝗹𝗼𝗼𝗯 zaib°〗༒༻꧂ :
🥰🥰🥰
2026-10-03 15:44:23
0
matloob.zaib7
꧁༺༒〖° 𝗺𝗮𝘁𝗹𝗼𝗼𝗯 zaib°〗༒༻꧂ :
😇😇😇
2026-10-03 15:44:20
0
user9322833983244
MU JAAN ❤❤❤❤❤ :
🥰🥰🥰
2026-10-03 15:43:48
0
shjadkhan116
shahazad khan :
🤣🤣😂😂😅😆
2026-10-03 17:56:03
0
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الرد على @user 400500600 #مصر #السودان🇸🇩 #الامارات #السعودية #السودان🇸🇩🇸🇩🇸🇩_مشاهير_تيك_توك🇸🇩
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#тренд #реки #липсинг
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لا تزعلني وتحكم علي إني زعول😓💔#هواجيس #شعر #خواطر #زعل #بدون_موسيقى
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😇
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fall outfits scratch something in my brain🎞️☕️🧺🍎🥧 #falloutfits #fallboots #closetstaples #fallsweaters #dress
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El mundo se midió sobre un cuerpo. Y no se ha actualizado. Las cosas no funcionan igual para todos. El airbag se calibró diferente. La dosis del medicamento. Hasta la ropa no te queda igual. Sumando que cuando tampoco coincide la etnicidad de la medida, la invisibilidad es doble. Los algoritmos de reconocimiento facial tienen más errores. Los diagnósticos son erróneos. Caroline Criado Pérez dice que la brecha de datos es una brecha de poder. Quien decide qué se mide decide quién cuenta. Y quién cuenta, existe. Fuentes: • Caroline Criado Pérez, Invisible Women: Data Bias in a World Designed for Men (2019) • Adolphe Quetelet, Índice de Masa Corporal (1830s) • Bertha Benz, primera persona en manejar un automóvil (1888) • NHTSA/Insurance Institute for Highway Safety, crash test studies with female dummies (2020-2024) • FDA, exclusión histórica de mujeres en ensayos clínicos (política revisada 1993) • OMS, Endometriosis fact sheet — 190 millones de mujeres afectadas • Byung-Chul Han, estudios sobre metabolismo y temperatura en espacios de trabajo (referencias en “La sociedad del cansancio”) • NIST, Facial Recognition Evaluation and Racial Bias (2019-2024) • Springer Nature, Body shape variations by ethnicity and BMI in fashion industry sizing (2026) #lamujerinvisible #medidas #medidauniversal #sesgo #diversidad
El mundo se midió sobre un cuerpo. Y no se ha actualizado. Las cosas no funcionan igual para todos. El airbag se calibró diferente. La dosis del medicamento. Hasta la ropa no te queda igual. Sumando que cuando tampoco coincide la etnicidad de la medida, la invisibilidad es doble. Los algoritmos de reconocimiento facial tienen más errores. Los diagnósticos son erróneos. Caroline Criado Pérez dice que la brecha de datos es una brecha de poder. Quien decide qué se mide decide quién cuenta. Y quién cuenta, existe. Fuentes: • Caroline Criado Pérez, Invisible Women: Data Bias in a World Designed for Men (2019) • Adolphe Quetelet, Índice de Masa Corporal (1830s) • Bertha Benz, primera persona en manejar un automóvil (1888) • NHTSA/Insurance Institute for Highway Safety, crash test studies with female dummies (2020-2024) • FDA, exclusión histórica de mujeres en ensayos clínicos (política revisada 1993) • OMS, Endometriosis fact sheet — 190 millones de mujeres afectadas • Byung-Chul Han, estudios sobre metabolismo y temperatura en espacios de trabajo (referencias en “La sociedad del cansancio”) • NIST, Facial Recognition Evaluation and Racial Bias (2019-2024) • Springer Nature, Body shape variations by ethnicity and BMI in fashion industry sizing (2026) #lamujerinvisible #medidas #medidauniversal #sesgo #diversidad

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