علماء الحفظ
علوم الحياة والفيزيائية والاجتماعيةالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- 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
0.000
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.38
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 48%.
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 44 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Identify or recommend integrated weed and pest management (IPM) strategies, such as resistant plants, cultural or behavioral controls, soil amendments, insects, natural enemies, barriers, or pesticides.19-1031 | 0.006633.7 |
Review grant applications or make funding recommendations.19-1031 | 0.006332.1 |
Conduct fact-finding or mediation sessions among government units, landowners, or other agencies to resolve disputes.19-1031 | 0.002613.2 |
Prepare and present illustrated lectures and interpretive talks about park features.19-1031 | 0.002512.6 |
Plan soil management or conservation practices, such as crop rotation, reforestation, permanent vegetation, contour plowing, or terracing, to maintain soil or conserve water.19-1031 | 0.00168.4 |
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 |
|---|---|
Advise land users, such as farmers or ranchers, on plans, problems, or alternative conservation solutions.O*NET Task ID 22134 | 0.5 |
Monitor projects during or after construction to ensure projects conform to design specifications.O*NET Task ID 22135 | 0.5 |
Visit areas affected by erosion problems to identify causes or determine solutions.O*NET Task ID 22136 | 0.5 |
Apply principles of specialized fields of science, such as agronomy, soil science, forestry, or agriculture, to achieve conservation objectives.O*NET Task ID 22138 | 0.5 |
Gather information from geographic information systems (GIS) databases or applications to formulate land use recommendations.O*NET Task ID 22139 | 0.5 |
Compute design specifications for implementation of conservation practices, using survey or field information, technical guides or engineering manuals.O*NET Task ID 22140 | 0.5 |
Participate on work teams to plan, develop, or implement programs or policies for improving environmental habitats, wetlands, or groundwater or soil resources.O*NET Task ID 22141 | 0.5 |
Conduct fact-finding or mediation sessions among government units, landowners, or other agencies to resolve disputes.O*NET Task ID 22142 | 0.5 |
Respond to complaints or questions on wetland jurisdiction, providing information or clarification.O*NET Task ID 22144 | 0.5 |
Compute cost estimates of different conservation practices, based on needs of land users, maintenance requirements, or life expectancy of practices.O*NET Task ID 22145 | 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