Equal Opportunity Representatives and Officers

Business and Financial Operations Occupations
رمز O*NET-SOC
13-1041.03

Monitor and evaluate compliance with equal opportunity laws, guidelines, and policies to ensure that employment practices and contracting arrangements give equal opportunity without regard to race, religion, color, national origin, sex, age, or disability.

تُعرض أسماء المهن وأوصاف المهام بالإنجليزية كما نُشرت. أما التسميات، ومنها أنواع المهام، فمترجمة.

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08

    مرتفع جدًا· نسبي

    منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًا

    قيمة على مستوى المجموعة المهنية

    المقياس والأساس والمصدر

    أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)

    831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف XLSX)

  • مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03

    0.121

    0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745

    قيمة على مستوى المجموعة المهنية

    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض المرصود، 0–1 كما نُشر

    مربوط بمهام O*NET

    منشورة لكل مهنة في SOC 2018؛ وكل مهنة في O*NET تحمل رمز SOC 2018 نفسه تأخذ هذه القيمة

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف CSV)

  • مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025

    0.32–0.45· 3 مجموعات ISCO-08

    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر

    قيمة منشورة على مستوى مجموعة الوحدة في ISCO-08. رُبطت بهذه المهنة بتطبيق جداول التناظر الرسمية لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) (من ISCO-08 إلى SOC 2010، ومن SOC 2010 إلى SOC 2018) كما نُشرت، والتناظر كلي أو جزئي

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف PDF)

ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر

فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.

قيمة ILO لكل مجموعة ISCO-08 مرتبطة
  • ISCO-08 3351Customs and Border Inspectors0.32
  • ISCO-08 3353Government Social Benefits Officials0.45
  • ISCO-08 3354Government Licensing Officials0.43

التعرض للذكاء الاصطناعي (معيار OpenAI)

19 مهمة مقيَّمة · 15 مهمة بقيمة β ≥ 0.5 (78.9%)

β = التعرّض المباشر (E1) + 0.5 × التعرّض عند توفر الأدوات (E2)، وفق تعريف المستودع المصدري.

  • وحدة المصدر: مهام O*NET 27.2 ← رمز المهنة في O*NET 31.0
  • عدد المهام المقيَّمة غير الموجودة في قائمة مهام O*NET 31.0: 1؛ وتبقى درجاتها كما نُشرت وفق O*NET 27.2.
المصدر
OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
الإصدار
gh-main-0471612
الترخيص
MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI

المهام

أوصاف المهام من O*NET® 31.0 Database، والمهام الأساسية أولًا.

المهمةالنوعβ (OpenAI)
Investigate employment practices or alleged violations of laws to document and correct discriminatory factors.أساسية0.5
Interpret civil rights laws and equal opportunity regulations for individuals or employers.أساسية1
Study equal opportunity complaints to clarify issues.أساسية1
Coordinate, monitor, or revise complaint procedures to ensure timely processing and review of complaints.أساسية0.5
Conduct surveys and evaluate findings to determine if systematic discrimination exists.أساسية0.5
Provide information, technical assistance, or training to supervisors, managers, or employees on topics such as employee supervision, hiring, grievance procedures, or staff development.أساسية0.5
Prepare reports related to investigations of equal opportunity complaints.أساسية1
Interview persons involved in equal opportunity complaints to verify case information.أساسية0
Meet with persons involved in equal opportunity complaints to arbitrate and settle disputes.أساسية0
Develop guidelines for nondiscriminatory employment practices.أساسية1
Monitor the implementation and impact of guidelines for nondiscriminatory employment practices.أساسية0.5
Prepare reports of selection, survey, or other statistics and recommendations for corrective action.تكميلية1
Review company contracts to determine actions required to meet governmental equal opportunity provisions.تكميلية0.5
Counsel newly hired members of minority or disadvantaged groups, informing them about details of civil rights laws.تكميلية1
Verify that all job descriptions are submitted for review and approval and that descriptions meet regulatory standards.تكميلية1
Consult with community representatives to develop technical assistance agreements in accordance with governmental regulations.تكميلية1
Meet with job search committees or coordinators to explain the role of the equal opportunity coordinator, to provide resources for advertising, or to explain expectations for future contacts.تكميلية0
Participate in the recruitment of employees through job fairs, career days, or advertising plans.تكميلية0.5

معلومات مهنية

المصادر والإسناد

This page includes information from the O*NET® 31.0 Database (https://www.onetcenter.org/database.html) by the U.S. Department of Labor, Employment and Training Administration (USDOL/ETA). Used under the CC BY 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). O*NET® is a trademark of USDOL/ETA. AI Changing Work has modified all or some of this information: the O*NET-SOC code, title and task statements are reproduced in English without change; task-type labels are shown in the page's language and tasks are listed core first; any Korean occupation title shown on the Korean-language page is AI Changing Work's translation; any KSCO-8 unit groups linked to this occupation were paired with it by AI Changing Work's judgment, and the relation labels and statuses are AI Changing Work's additions. USDOL/ETA has not approved, endorsed, or tested these modifications.

Any AI exposure figures on this page are published by third parties, not by AI Changing Work, and none is part of the O*NET information. OpenAI publishes task-level scores (MIT License) for O*NET 27.2 task statements; each is shown next to the O*NET 31.0 task statement with the same task ID, whose wording can differ from the 27.2 statement that was scored. OpenAI also publishes occupation-level scores for O*NET-SOC codes in the same release, and any such score is shown on the O*NET occupation with the same code. Anthropic publishes an observed exposure index in the Anthropic Economic Index (CC-BY), and the U.S. Bureau of Labor Statistics publishes relative AI exposure categories (public domain); both are published per SOC code, and each value is shown on every O*NET occupation with that code. The International Labour Organization publishes a generative AI exposure index in ILO Working Paper 140 (CC BY 4.0) for ISCO-08 unit groups; AI Changing Work links those groups to O*NET occupations by applying the U.S. Bureau of Labor Statistics ISCO-08 to 2010 SOC and 2010 SOC to 2018 SOC crosswalks as published, without case-by-case selection, and these crosswalks match many groups only in part. Where several unit groups are linked, each group's published value is listed, and any summary shows only the lowest and highest of those values with the number of groups; no exposure figure is averaged or recalculated. Any employment figures are published by the U.S. Bureau of Labor Statistics for the SOC group containing this occupation. Each source is credited where its figures are shown.

O*NET OnLine: 13-1041.03 Equal Opportunity Representatives and Officers

KSCO 코드·명칭: 한국표준직업분류(제8차 개정) — 통계청 고시 제2024-328호 (2024-07-01 고시, 2025-01-01 시행). 저작권법 제7조 제2호의 고시 항목이다. 명칭 표기(가운뎃점·띄어쓰기)는 해설서 2차 정오 반영판의 표기를 따랐으며, 고시 항목표와는 18개 명칭에서 가운뎃점 글리프나 띄어쓰기만 다르다. 통계청은 2025년 10월 국가데이터처로 개편되었다. 이 페이지의 KSCO 연결은 통계청·국가데이터처의 공식 연계표가 아니다.

الإسناد والتراخيص كاملة