علماء التربة
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
0.051
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.40
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 39%.
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 1 مهمة مخفيةValues 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 research or project results to other professionals or the public or teach related courses, seminars, or workshops.O*NET Task ID 9021 | 0.5 |
Provide information or recommendations to farmers or other landowners regarding ways in which they can best use land, promote plant growth, or avoid or correct problems such as erosion.O*NET Task ID 9022 | 0.5 |
Investigate responses of soils to specific management practices to determine the use capabilities of soils and the effects of alternative practices on soil productivity.O*NET Task ID 9023 | 0.5 |
Develop methods of conserving or managing soil that can be applied by farmers or forestry companies.O*NET Task ID 9024 | 0.5 |
Conduct experiments to develop new or improved varieties of field crops, focusing on characteristics such as yield, quality, disease resistance, nutritional value, or adaptation to specific soils or climates.O*NET Task ID 9025 | 0.5 |
Investigate soil problems or poor water quality to determine sources and effects.O*NET Task ID 9026 | 0.5 |
Study soil characteristics to classify soils on the basis of factors such as geographic location, landscape position, or soil properties.O*NET Task ID 9027 | 0.5 |
Develop improved measurement techniques, soil conservation methods, soil sampling devices, or related technology.O*NET Task ID 9028 | 0.5 |
Conduct experiments investigating how soil forms, changes, or interacts with land-based ecosystems or living organisms.O*NET Task ID 9029 | 0.5 |
Identify degraded or contaminated soils and develop plans to improve their chemical, biological, or physical characteristics.O*NET Task ID 9030 | 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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
معلومات مهنية
تغيّرات حديثة تخصّ هذه المهنة
مارس 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact on soil scientists: 37% exposure, 24% automation risk.
[المصدر: AI Changing Work Blog]