Precision Agriculture Technicians
Life, Physical, and Social Science Occupations- رمز O*NET-SOC
- 19-4012.01
Apply geospatial technologies, including geographic information systems (GIS) and Global Positioning System (GPS), to agricultural production or management activities, such as pest scouting, site-specific pesticide application, yield mapping, or variable-rate irrigation. May use computers to develop or analyze maps or remote sensing images to compare physical topography with data on soils, fertilizer, pests, or weather.
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع· نسبي
منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًاقيمة 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
- مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03
0.006
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745قيمة 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
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.26
0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70قيمة على مستوى المجموعة المهنية
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
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.
Task-level exposure
المهام ذات التعرّض فقط22 مهمة مقيَّمة · 20 مهمة بقيمة β ≥ 0.5 (90.9%)
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
- جميع المهام المقيَّمة موجودة في قائمة مهام O*NET 31.0.
- المصدر
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- الإصدار
- gh-main-0471612
- الترخيص
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
مهام مهنة O*NET-SOC 2010 19-4099.02 Precision Agriculture Technicians، ربطناها بهذه المهنة باستخدام جدول التقابل الرسمي O*NET-SOC 2010 إلى 2019
| Task (O*NET 20.1) | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Document and maintain records of precision agriculture information.19-4099.02 | 0.004544.9 |
Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data.19-4099.02 | 0.003938.8 |
Provide advice on the development or application of better boomspray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals to areas other than the fields being treated.19-4099.02 | 0.001616.3 |
| Not observed on any surface — 20 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | |
Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability. | —0 |
Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans. | —0 |
Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | —0 |
Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | —0 |
Demonstrate the uses and applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, and computer mapping software. | —0 |
Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials. | —0 |
Compile and analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, and weather conditions. | —0 |
Develop soil sampling grids or identify sampling sites, using geospatial technology, for soil testing on characteristics such as nitrogen, phosphorus, and potassium content, pH, and micronutrients. | —0 |
Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns. | —0 |
Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data. | —0 |
Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history. | —0 |
Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed. | —0 |
Prepare reports summarizing field productivity and profitability in graphical or tabular form. | —0 |
Process and analyze data from harvester monitors to develop yield maps. | —0 |
Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history. | —0 |
Apply knowledge of government regulations when making agricultural recommendations. | —0 |
Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps. | —0 |
Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology. | —0 |
Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices. | —0 |
Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems. | —0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed.O*NET Task ID 18290 | 1.0 |
Document and maintain records of precision agriculture information.O*NET Task ID 18295 | 1.0 |
Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability.O*NET Task ID 18278 | 0.5 |
Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans.O*NET Task ID 18279 | 0.5 |
Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS).O*NET Task ID 18281 | 0.5 |
Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data.O*NET Task ID 18282 | 0.5 |
Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials.O*NET Task ID 18284 | 0.5 |
Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns.O*NET Task ID 18287 | 0.5 |
Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data.O*NET Task ID 18288 | 0.5 |
Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history.O*NET Task ID 18289 | 0.5 |
Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history.O*NET Task ID 18293 | 0.5 |
Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps.O*NET Task ID 18296 | 0.5 |
Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology.O*NET Task ID 19800 | 0.5 |
Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices.O*NET Task ID 19801 | 0.5 |
Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems.O*NET Task ID 19802 | 0.5 |
Provide advice on the development or application of better boom-spray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals beyond the fields being treated.O*NET Task ID 19803 | 0.5 |
Use geospatial technology to develop soil sampling grids or identify sampling sites for testing characteristics such as nitrogen, phosphorus, or potassium content, pH, or micronutrients.O*NET Task ID 20872 | 0.5 |
Analyze data from harvester monitors to develop yield maps.O*NET Task ID 20874 | 0.5 |
Analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, or weather conditions.O*NET Task ID 20875 | 0.5 |
Prepare reports in graphical or tabular form, summarizing field productivity or profitability.O*NET Task ID 20876 | 0.5 |
Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings.O*NET Task ID 18280 | 0.0 |
Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software.O*NET Task ID 20873 | 0.0 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
جميع مهام O*NET 31.0 (22)
جميع مهام O*NET 31.0 لهذه المهنة (بالإنجليزية كما نُشرت؛ نوع المهمة أساسية أو تكميلية). لا تُدرج قيم التعرّض في هذه القائمة؛ فهي في الجدول أعلاه، بجوار كل مهمة بالصيغة الواردة في إصدار O*NET الذي استخدمه كل مصدر.
| المهمة (O*NET 31.0) | النوع |
|---|---|
| Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability. | أساسية |
| Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans. | أساسية |
| Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | أساسية |
| Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | أساسية |
| Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data. | أساسية |
| Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials. | أساسية |
| Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns. | أساسية |
| Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data. | أساسية |
| Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history. | أساسية |
| Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed. | أساسية |
| Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history. | أساسية |
| Document and maintain records of precision agriculture information. | أساسية |
| Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps. | أساسية |
| Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology. | أساسية |
| Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices. | أساسية |
| Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems. | أساسية |
| Provide advice on the development or application of better boom-spray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals beyond the fields being treated. | أساسية |
| Use geospatial technology to develop soil sampling grids or identify sampling sites for testing characteristics such as nitrogen, phosphorus, or potassium content, pH, or micronutrients. | أساسية |
| Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software. | أساسية |
| Analyze data from harvester monitors to develop yield maps. | أساسية |
| Analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, or weather conditions. | أساسية |
| Prepare reports in graphical or tabular form, summarizing field productivity or profitability. | أساسية |
0.35/ 3· مؤشر التعرّض للروبوتات
المقياس والأساس والمصدر
تُمنح كل مهمة بدنية درجة من 0 إلى 3 بحسب البيئة التي يمكن فيها لروبوتات سبق نشرها أو بيعها أو عرضها أن تؤديها (0 لا شيء · 1 بيئات مخصصة للروبوتات مثل خلية آلات مسيّجة أو خط تعبئة زجاجات · 2 منشآت منظَّمة مثل صيدلية مستشفى أو ميناء حاويات · 3 بيئات غير منظَّمة مثل منزل خاص أو موقع بناء)، ثم يُحسب متوسط الدرجات بحسب حصة كل مهمة من وقت العمل
المهام البدنية من بين مهام O*NET 29.3 لهذه المهنة
قدّرت Anthropic الدرجات وحصص الوقت باستخدام Claude Opus 5 مع البحث على الويب (الوضع في 2026).
مؤشر التعرّض للروبوتات مقياس مختلف عن أرقام التعرّض للذكاء الاصطناعي في هذا الموقع، فلا يمكن جمعه معها ولا مقارنته بها. ولا يقيس التبني الفعلي ولا التكلفة، ويشمل الصفر أيضًا المهن التي لا تتضمن مهام بدنية.
درجة كل مهمة بدنية
مستويات بيئة الروبوت (E0–E3)
E0 لا شيءالتفاصيل
قُيّمت بأنها غير قابلة للتنفيذ بواسطة روبوتات سبق نشرها أو بيعها أو عرضها، حتى في بيئة مخصصة للروبوتات
E1 بيئات مخصصة للروبوتاتالتفاصيل
قُيّمت بأنها قابلة للتنفيذ في بيئة مبنية حول الآلة، مثل خلية آلات مسيّجة أو خط تعبئة زجاجات
E2 منشآت منظَّمةالتفاصيل
قُيّمت بأنها قابلة للتنفيذ في منشأة عمل بشرية تحافظ عليها مؤسسة وفق معيار عمل، مثل صيدلية مستشفى أو ميناء حاويات
E3 بيئات غير منظَّمةالتفاصيل
قُيّمت بأنها قابلة للتنفيذ في بيئة لا تحافظ عليها أي مؤسسة وفق معيار عمل، مثل منزل خاص أو موقع بناء
لا تُدرج إلا المهام المصنّفة على أنها بدنية؛ أما المهام الأخرى فليس لها مستوى في المصدر.
| المهمة (O*NET 29.3) | مستوى بيئة الروبوت |
|---|---|
| Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | E0 لا شيء |
| Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | E3 بيئات غير منظَّمة |
| Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems. | E3 بيئات غير منظَّمة |
| Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software. | E0 لا شيء |
معلومات مهنية
آفاق التوظيف (BLS)
القيم لمجموعة SOC 19-4012 بأكملها (Agricultural technicians)، وليست لهذه المهنة في O*NET وحدها.
- التوظيف، 2025
- 20K
- التوظيف المتوقع، 2035
- 21K
- التغيّر (2025–35)
- +5.4%
- الأجر السنوي الوسيط، 2025
- $49,630
- المؤهل التعليمي المعتاد للالتحاق
- Associate's degree
الروابط بالتصنيف الكوري (KSCO)
روابط من الإصدار الحالي لـ Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1، من إعداد AI Changing Work. تُقرأ قيم العلاقة من جهة مهنة O*NET-SOC.
| رمز KSCO | اسم KSCO | العلاقة | الحالة |
|---|---|---|---|
| 21321 | 농업 시험원 | ذات صلة، وليست مطابقة | مؤكَّد |
تعريفات العلاقة والحالة(kr-direct v1.1)
الوصف المهني لمنظمة العمل الدولية (ILO)
تربط AI Changing Work مجموعات الوحدات في ISCO-08 أدناه بهذه المهنة بتطبيق جداول التناظر الصادرة عن مكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) (SOC 2018 إلى SOC 2010، وSOC 2010 إلى ISCO-08) كما نُشرت، دون انتقاء حالة بحالة؛ وقد يكون كل ربط كليًا أو جزئيًا.
- ISCO-08 3142Agricultural Technicians
فنيو الزراعة
ILOSTAT — ISCO-08 Structure EN AR v1.0 (2021), translated by the Regional Working Group on Labour Indicators in the Arab Region / ILO Dept. of Statistics + ROAS
التعريف والمهام والأمثلة أدناه هي وصف منظمة العمل الدولية لمجموعة الوحدات تلك، لا لهذه المهنة.
Agricultural technicians perform tests and experiments, and provide technical and scientific support to agricultural scientists, farmers and farm managers.
المهام
- (a) preparing materials and equipment for experiments, tests and analyses;
- (b) collecting and preparing specimens such as soils, plant or animal cells, tissues or parts or animal organs for experiments, tests and analyses;
- (c) assisting with and performing experiments, tests and analyses applying methods and techniques such as microscopy, histochemistry, chromatography, electrophoresis and spectroscopy;
- (d) identifying pathogenic micro-organisms and insects, parasites, fungi and weeds harmful to crops and livestock, and assisting in devising methods of control;
- (e) analysing produce to set and maintain standards of quality;
- (f) conducting or supervising operational programmes such as fish hatchery, greenhouse and livestock production programmes;
- (g) analysing samples of seeds for quality, purity and germination rating;
- (h) collecting data and estimating quantities and costs of materials and labour required for projects;
- (i) organizing maintenance and repairs of research equipment.
أمثلة على المهن
Dairy Technician · Field Crop Technician · Herd Tester · Horticultural Technician · Poultry Technician
Sources: ILO ISCO-08 — details: Credits
مفردات ESCO المهنية
كل عنصر أدناه مُطابَق مع هذه المهنة في ESCO-O*NET Crosswalk المنشور (الإصدار 1، 2022). أنواع المطابقة هي أنواع ذلك الجدول، أما الصياغة فمن AI Changing Work.
- عالم زراعي / عالمة زراعيةESCO 2132.1متداخلة، وليست هي نفسها
يبحث العلماء الزراعيون ويدرسون التربة والحيوانات والنباتات بهدف تحسين العمليات الزراعية وجودة المنتجات الزراعية أو تأثير العمليات الزراعية على البيئة. وهم يخططون لمشاريع مثل مشاريع التطوير نيابة عن العملاء أو المؤسسات وينفذونها.
- مهندس زراعي / مهندسة زراعيةESCO 2144.1.2متداخلة، وليست هي نفسها
يتدخل المهندسون الزراعيون في مجموعة متنوعة من القضايا داخل مجال الزراعة مع المفاهيم الهندسية. فهم يقومون بتصميم وتطوير الآلات والمعدات لاستغلال الأرض بشكل فعال ومستدام. ويقدمون المشورة بشأن استخدام الموارد في المواقع الزراعية التي تشتمل على استخدام المياه والتربة وطرق الحصاد وإدارة النفايات.
المصدر: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
الترخيص: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.
الروابط بالتصنيف الفرنسي (ROME)
روابط بين هذه المهنة وبطاقات ROME 4.0 حددتها AI Changing Work باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُقرأ العلاقات من جهة هذه المهنة. الروابط الموسومة بـ«مؤقت» اعتُمدت بالاستناد فقط إلى تقييمات مُقيِّمَين من عائلة النماذج نفسها (Claude)، أو بتطبيق قاعدة وضعها المُشغِّل على تلك التقييمات، ولذلك فهي تقوم على أدلة أضعف من الروابط المؤكَّدة.
| رمز ROME | تسمية ROME (بالفرنسية) | العلاقة |
|---|---|---|
| A1301 | Technicien / Technicienne en agriculture | ذات صلة، وليست مطابقة |
| A1304 | Conseiller / Conseillère technique agricole | ذات صلة، وليست مطابقة |
| M1895 | Géomaticien / Géomaticienne | ذات صلة، وليست مطابقة |
Source: France Travail — Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois (ROME 4.0), version 61, last updated 15 June 2026 (https://www.data.gouv.fr/datasets/repertoire-operationnel-des-metiers-et-des-emplois-rome). Licence Ouverte 2.0.
ROME codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET-SOC occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a France Travail correspondence.
(AI Changing Work link release: fr-direct v1)
الروابط بالتصنيف الإسباني (CNO-11)
روابط بين هذه المهنة ومهن CNO-11 حددتها AI Changing Work باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُقرأ العلاقات من جهة هذه المهنة.
| رمز CNO-11 | تسمية CNO-11 (بالإسبانية) | العلاقة |
|---|---|---|
| 2424 | Ingenieros técnicos agrícolas | ذات صلة، وليست مطابقة |
| 3142 | Técnicos agropecuarios | ذات صلة، وليست مطابقة |
Source: Instituto Nacional de Estadística (INE), National Classification of Occupations 2011 (CNO-11, Royal Decree 1591/2010) — www.ine.es · Licensed CC BY 4.0. CNO-11 codes and Spanish titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not an INE correspondence.
(AI Changing Work link release: es-direct v1)
الروابط بالتصنيف الألماني (KldB)
روابط بين هذه المهنة ومهن KldB حددتها AI Changing Work باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُقرأ العلاقات من جهة هذه المهنة.
| رمز KldB | تسمية KldB (بالألمانية) | العلاقة |
|---|---|---|
| 11113 | Berufe in der Landtechnik - komplexe Spezialistentätigkeiten | ذات صلة، وليست مطابقة |
| 11183 | Berufe in der Landwirtschaft (sonstige spezifische Tätigkeitsangabe) - komplexe Spezialistentätigkeiten | ذات صلة، وليست مطابقةمؤقت |
Source: © Statistik der Bundesagentur für Arbeit — Klassifikation der Berufe 2010 – überarbeitete Fassung 2020, https://statistik.arbeitsagentur.de. KldB codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own mapping (eigene Zuordnung) and are not a Bundesagentur für Arbeit correspondence.
(AI Changing Work link release: de-direct v1)
الروابط بالتصنيف الياباني (JSCO)
روابط بين هذه المهنة ومهن JSCO حددتها AI Changing Work باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُقرأ العلاقات من جهة هذه المهنة.
| رمز JSCO | تسمية JSCO (باليابانية) | العلاقة |
|---|---|---|
| 061 | 農林水産技術者 | هذه المهنة أضيق |
Source: Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC), Japan Standard Occupational Classification (Dec. 2009, MIC Notification No. 555). JSCO codes and Japanese titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a MIC correspondence.
(AI Changing Work link release: jp-direct v1)
مصادر بيانات هذه الصفحة وتراخيصها وإشعارات التعديل والترجمة الصادرة عن AI Changing Work: الاعتمادات والمصادر