ml_IN ML
ഇപ്പോൾ സംഭാവന ചെയ്യൂ

Our Success Stories

Saving Lives, One Paw at a Time – Because Every Pet Deserves Love!

നിനോ

നിനോ മരിക്കാൻ വിട്ടു, നിങ്ങളുടെ സംഭാവന അവന് രണ്ടാമതൊരു അവസരം നൽകി.

ഒരു മാർക്കറ്റിന് പിന്നിലെ ഒരു പെട്ടിയിൽ ചുരുണ്ടുകിടക്കുന്നതായി നിനോയെ കണ്ടെത്തി. ക്ഷീണിതനും, ഭയന്നവനും, ശ്വാസം എടുക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടിയവനുമായിരുന്നു. ഭക്ഷണമോ വെള്ളമോ പ്രതീക്ഷയോ ഇല്ലാതെ അവനെ ഉപേക്ഷിക്കപ്പെട്ടു. നിങ്ങളെപ്പോലുള്ള ആളുകളുടെ സഹായത്താൽ, നിനോയ്ക്ക് അടിയന്തര വൈദ്യസഹായവും, ചൂടുള്ള പുതപ്പും, ജീവനുവേണ്ടി പോരാടാൻ ഒരാളും ലഭിച്ചു. ഇന്ന് അവൻ സുരക്ഷിതനാണ്. അവൻ സുഖം പ്രാപിക്കുന്നു. അവൻ ആടിനടക്കുന്നു […]

കൂടുതൽ വായിക്കുക

ലൂണ

തുരുമ്പിച്ച ഒരു കൂട്ടിൽ ലൂണ തിങ്ങിനിറഞ്ഞിരുന്നു, അനങ്ങാൻ പോലും കഴിയുന്നില്ല, ഭയവും നിശബ്ദതയും അവളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയായിരുന്നു.

ലൂണ വെറുമൊരു നായക്കുട്ടിയായിരുന്നു, പക്ഷേ ആരും ഒരിക്കലും കാണാൻ പാടില്ലാത്തത് അവൾ ഇതിനകം കണ്ടിരുന്നു. അടുത്തത് അവളായിരുന്നു. ക്രൂരമായ നായ ഇറച്ചി വ്യാപാരത്തിൽ കുടുങ്ങിയ ലൂണയ്ക്ക് രക്ഷപ്പെടാൻ ഒരു വഴിയുമില്ലായിരുന്നു. ആരും വരുന്നില്ല, നിങ്ങളെപ്പോലുള്ള ഒരാൾ അത് സാധ്യമാക്കുന്നതുവരെ. ഒരു സംഭാവന കാരണം, ഞങ്ങളുടെ ടീം അത് വളരെ വേഗം അവളെ രക്ഷിച്ചു […]

കൂടുതൽ വായിക്കുക

ടോബി

അവർ ഉപേക്ഷിച്ച സൗമ്യനായ ആത്മാവ് ടോബി

കത്തുന്ന വെയിലിൽ, ഭക്ഷണമോ വെള്ളമോ ഇല്ലാതെ, ഒരു പോസ്റ്റിൽ കെട്ടിയിട്ട നിലയിൽ ടോബിയെ ഞങ്ങൾ കണ്ടു. അവൻ കഷ്ടിച്ച് നിൽക്കുന്നത് ഞങ്ങൾ കണ്ടു, ഇപ്പോഴും നഷ്ടപ്പെട്ടിട്ടില്ലാത്ത ആത്മവിശ്വാസത്താൽ അവന്റെ കണ്ണുകൾ നിറഞ്ഞിരുന്നു. നിങ്ങളെപ്പോലുള്ള ആളുകൾക്ക് നന്ദി, ടോബിക്ക് വൈദ്യസഹായവും ഭക്ഷണവും സ്നേഹവും ലഭിച്ചു. ഇപ്പോൾ അവൻ സുഖം പ്രാപിക്കുന്നു, എല്ലാ മനുഷ്യരും അകന്നു പോകുന്നില്ലെന്ന് പതുക്കെ മനസ്സിലാക്കുന്നു. ടോബി കെട്ടിയിട്ടിരുന്നു […]

കൂടുതൽ വായിക്കുക

Gizmo

Rethinking efficiency to better reflect our diverse cash programs #9

Minimizing costs maximizes our impact for the world’s poorest: in a million-dollar GiveDirectly program, increasing efficiency from 75% to 80% might allow us to give an additional 100 people cash.1 But efficiency is not the only important metric, as some higher-cost programs reach more vulnerable populations or unlock new funds to go directly to people in poverty. In our […]

കൂടുതൽ വായിക്കുക

Gizmo

Rethinking efficiency to better reflect our diverse cash programs #8

Minimizing costs maximizes our impact for the world’s poorest: in a million-dollar GiveDirectly program, increasing efficiency from 75% to 80% might allow us to give an additional 100 people cash.1 But efficiency is not the only important metric, as some higher-cost programs reach more vulnerable populations or unlock new funds to go directly to people in poverty. In our […]

കൂടുതൽ വായിക്കുക

Gizmo

Rethinking efficiency to better reflect our diverse cash programs #7

Minimizing costs maximizes our impact for the world’s poorest: in a million-dollar GiveDirectly program, increasing efficiency from 75% to 80% might allow us to give an additional 100 people cash.1 But efficiency is not the only important metric, as some higher-cost programs reach more vulnerable populations or unlock new funds to go directly to people in poverty. In our […]

കൂടുതൽ വായിക്കുക

Gizmo

Rethinking efficiency to better reflect our diverse cash programs #6

Minimizing costs maximizes our impact for the world’s poorest: in a million-dollar GiveDirectly program, increasing efficiency from 75% to 80% might allow us to give an additional 100 people cash.1 But efficiency is not the only important metric, as some higher-cost programs reach more vulnerable populations or unlock new funds to go directly to people in poverty. In our […]

കൂടുതൽ വായിക്കുക

Gizmo

Rethinking efficiency to better reflect our diverse cash programs #5

Minimizing costs maximizes our impact for the world’s poorest: in a million-dollar GiveDirectly program, increasing efficiency from 75% to 80% might allow us to give an additional 100 people cash.1 But efficiency is not the only important metric, as some higher-cost programs reach more vulnerable populations or unlock new funds to go directly to people in poverty. In our […]

കൂടുതൽ വായിക്കുക
ml_INML
en_USEN en_ZAEN_ZA en_NZEN_NZ en_CAEN_CA en_GBEN_GB en_AUEN_AU afAF amAM argAN arAR aryARY asAS azAZ belBE bg_BGBG bn_BDBN boBO bs_BABS caCA cebCEB cs_CZCS cyCY da_DKDA de_CHDE de_DEDE_DE de_ATDE_AT dzoDZ elEL eoEO es_CRES es_PEES_PE es_ESES_ES es_VEES_VE es_ECES_EC es_DOES_DO es_UYES_UY es_PRES_PR es_GTES_GT es_ARES_AR es_CLES_CL es_COES_CO es_MXES_MX etET euEU fa_IRFA fa_AFFA_AF fiFI fr_CAFR fr_FRFR_FR fr_BEFR_BE furFUR gdGD gl_ESGL guGU hazHAZ he_ILHE hi_INHI hrHR hu_HUHU hyHY id_IDID is_ISIS it_ITIT jaJA jv_IDJV ka_GEKA kabKAB kkKK kmKM knKN ko_KRKO ckbKU kirKY loLO lt_LTLT lvLV mk_MKMK mnMN mrMR ms_MYMS my_MMMY nb_NONB ne_NPNE nl_BENL nl_NLNL_NL nn_NONN ociOC pa_INPA pl_PLPL psPS pt_PT_ao90PT pt_BRPT_BR pt_PTPT_PT pt_AOPT_AO rhgRHG ro_RORO ru_RURU sahSAH sndSD si_LKSI sk_SKSK skrSKR sl_SISL sqSQ sr_RSSR sv_SESV swSW szlSZL ta_INTA ta_LKTA_LK teTE thTH tlTL tr_TRTR tt_RUTT tahTY ug_CNUG ukUK urUR uz_UZUZ viVI zh_CNZH zh_TWZH_TW zh_HKZH_HK ml_INML