علماء المحيطات
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
0.043
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
عرض 26 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Locate and review research articles or environmental, historical, or technical reports.19-2042 | 0.060874.8 |
Advise construction firms or government agencies on dam or road construction, foundation design, land use, or resource management.19-2042 | 0.008810.9 |
Design geological mine maps, monitor mine structural integrity, or advise and monitor mining crews.19-2042 | 0.00546.7 |
Develop applied software for the analysis and interpretation of geological data.19-2042 | 0.00425.2 |
Identify risks for natural disasters, such as mudslides, earthquakes, or volcanic eruptions.19-2042 | 0.00202.4 |
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 |
|---|---|
Communicate geological findings by writing research papers, participating in conferences, or teaching geological science at universities.O*NET Task ID 3712 | 1.0 |
Develop applied software for the analysis and interpretation of geological data.O*NET Task ID 3716 | 1.0 |
Review environmental, historical, or technical reports and publications for accuracy.O*NET Task ID 21176 | 1.0 |
Analyze and interpret geological, geochemical, or geophysical information from sources, such as survey data, well logs, bore holes, or aerial photos.O*NET Task ID 3702 | 0.5 |
Prepare geological maps, cross-sectional diagrams, charts, or reports concerning mineral extraction, land use, or resource management, using results of fieldwork or laboratory research.O*NET Task ID 3705 | 0.5 |
Locate and estimate probable natural gas, oil, or mineral ore deposits or underground water resources, using aerial photographs, charts, or research or survey results.O*NET Task ID 3706 | 0.5 |
Assess ground or surface water movement to provide advice on issues, such as waste management, route and site selection, or the restoration of contaminated sites.O*NET Task ID 3707 | 0.5 |
Conduct geological or geophysical studies to provide information for use in regional development, site selection, or development of public works projects.O*NET Task ID 3709 | 0.5 |
Advise construction firms or government agencies on dam or road construction, foundation design, land use, or resource management.O*NET Task ID 3711 | 0.5 |
Analyze and interpret geological data, using computer software.O*NET Task ID 15224 | 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