علماء الغلاف الجوي
علوم الحياة والفيزيائية والاجتماعيةالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع جدًا· 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
0.038
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.54
0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70قيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر
وحدة التصنيف ISCO-08 — تأخذ كل المهن ذات الرمز نفسه هذه القيمة
محسوب من قِبل هذا الموقع وليس منشورًا من منظمة العمل الدولية: من بين 1,012 مهنة يربطها هذا الموقع بمجموعة بيانات المنظمة، تبلغ نسبة التي تساوي هذه القيمة أو تتجاوزها 13%.
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
عرض 25 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Interpret data, reports, maps, photographs, or charts to predict long- or short-range weather conditions, using computer models and knowledge of climate theory, physics, and mathematics.19-2021 | 0.00000.0 | 0.020066.7 |
Formulate predictions by interpreting environmental data, such as meteorological, atmospheric, oceanic, paleoclimate, climate, or related information.19-2021 | 0.00000.0 | 0.010033.3 |
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 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Develop or use mathematical or computer models for weather forecasting.O*NET Task ID 20208 | 1.0 |
Prepare scientific atmospheric or climate reports, articles, or texts.O*NET Task ID 20211 | 1.0 |
Speak to the public to discuss weather topics or answer questions.O*NET Task ID 21103 | 1.0 |
Develop computer programs to collect meteorological data or to present meteorological information.O*NET Task ID 21104 | 1.0 |
Broadcast weather conditions, forecasts, or severe weather warnings to the public via television, radio, or the Internet or provide this information to the news media.O*NET Task ID 9068 | 0.5 |
Gather data from sources such as surface or upper air stations, satellites, weather bureaus, or radar for use in meteorological reports or forecasts.O*NET Task ID 9069 | 0.5 |
Prepare forecasts or briefings to meet the needs of industry, business, government, or other groups.O*NET Task ID 9070 | 0.5 |
Direct forecasting services at weather stations or at radio or television broadcasting facilities.O*NET Task ID 9076 | 0.5 |
Conduct numerical simulations of climate conditions to understand and predict global or regional weather patterns.O*NET Task ID 9079 | 0.5 |
Design or develop new equipment or methods for meteorological data collection, remote sensing, or related applications.O*NET Task ID 9083 | 0.5 |
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