علماء المياه
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
0.075
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.36
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 60%.
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 التعرض فقطValues 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 modify methods for conducting hydrologic studies.O*NET Task ID 9111 | 1.0 |
Develop computer models for hydrologic predictions.O*NET Task ID 18617 | 1.0 |
Prepare written and oral reports describing research results, using illustrations, maps, appendices, and other information.O*NET Task ID 18618 | 1.0 |
Study and document quantities, distribution, disposition, and development of underground and surface waters.O*NET Task ID 9100 | 0.5 |
Coordinate and supervise the work of professional and technical staff, including research assistants, technologists, and technicians.O*NET Task ID 9102 | 0.5 |
Prepare hydrogeologic evaluations of known or suspected hazardous waste sites and land treatment and feedlot facilities.O*NET Task ID 9103 | 0.5 |
Design and conduct scientific hydrogeological investigations to ensure that accurate and appropriate information is available for use in water resource management decisions.O*NET Task ID 9104 | 0.5 |
Study public water supply issues, including flood and drought risks, water quality, wastewater, and impacts on wetland habitats.O*NET Task ID 9105 | 0.5 |
Collect and analyze water samples as part of field investigations or to validate data from automatic monitors.O*NET Task ID 9106 | 0.5 |
Apply research findings to help minimize the environmental impacts of pollution, waterborne diseases, erosion, and sedimentation.O*NET Task ID 9107 | 0.5 |
Install, maintain, and calibrate instruments such as those that monitor water levels, rainfall, and sediments.O*NET Task ID 9112 | 0.0 |
Monitor the work of well contractors, exploratory borers, and engineers and enforce rules regarding their activities.O*NET Task ID 9120 | 0.0 |
Administer programs designed to ensure the proper sealing of abandoned wells.O*NET Task ID 9121 | 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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page