Forensic Science Technicians
Life, Physical, and Social Science Occupations- O*NET-SOC কোড
- 19-4092.00
Collect, identify, classify, and analyze physical evidence related to criminal investigations. Perform tests on weapons or substances, such as fiber, hair, and tissue to determine significance to investigation. May testify as expert witnesses on evidence or crime laboratory techniques. May serve as specialists in area of expertise, such as ballistics, fingerprinting, handwriting, or biochemistry.
পেশার নাম ও কাজের বিবরণ প্রকাশিত রূপে ইংরেজিতে দেখানো হয়। লেবেল, কাজের ধরনসহ, অনূদিত।
AI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
উচ্চ· আপেক্ষিক
কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চপেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)
BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়
- ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03
0.000
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1
O*NET টাস্কে ম্যাপ করা
SOC 2018 পেশা স্তরে প্রকাশিত; একই SOC 2018 কোডের প্রতিটি O*NET পেশা এই মান পায়
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.26
0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1
ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ স্তরে প্রকাশিত মান। মার্কিন শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো (BLS)-এর সরকারি ক্রসওয়াক (ISCO-08 থেকে 2010 SOC, 2010 SOC থেকে 2018 SOC) প্রকাশিত রূপেই প্রয়োগ করে এই পেশার সঙ্গে যুক্ত করা হয়েছে; মিল সম্পূর্ণ বা আংশিক
এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে
BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।
AI এক্সপোজার (OpenAI রুব্রিক)
21 মূল্যায়িত কার্য · β ≥ 0.5 থাকা 16 কার্য (76.2%)
β = সরাসরি এক্সপোজার (E1) + 0.5 × সরঞ্জাম উপলব্ধ থাকলে এক্সপোজার (E2), উৎস রিপোজিটরির সংজ্ঞা অনুসারে।
- উৎস একক: O*NET 27.2-এর কাজ → O*NET 31.0-এর পেশা কোড
- মূল্যায়িত কাজের মধ্যে ১টি O*NET 31.0-এর কাজের তালিকায় নেই; সেগুলোর স্কোর O*NET 27.2-এর জন্য প্রকাশিত রূপেই রাখা হয়েছে।
- উৎস
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- সংস্করণ
- gh-main-0471612
- লাইসেন্স
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
কাজ
O*NET® 31.0 Database-এর কাজের বিবরণ, মূল কাজগুলো আগে।
| কাজ | ধরন | β (OpenAI) |
|---|---|---|
| Testify in court about investigative or analytical methods or findings. | মূল | ০.৫ |
| Operate and maintain laboratory equipment and apparatus. | মূল | ০ |
| Prepare solutions, reagents, or sample formulations needed for laboratory work. | মূল | ০ |
| Collect evidence from crime scenes, storing it in conditions that preserve its integrity. | মূল | ০ |
| Collect impressions of dust from surfaces to obtain and identify fingerprints. | মূল | ০.৫ |
| Analyze gunshot residue and bullet paths to determine how shootings occurred. | মূল | ০.৫ |
| Visit morgues, examine scenes of crimes, or contact other sources to obtain evidence or information to be used in investigations. | মূল | ০.৫ |
| Confer with ballistics, fingerprinting, handwriting, documents, electronics, medical, chemical, or metallurgical experts concerning evidence and its interpretation. | মূল | ০.৫ |
| Keep records and prepare reports detailing findings, investigative methods, and laboratory techniques. | মূল | ১ |
| Use chemicals or other substances to examine latent fingerprint evidence and compare developed prints to those of known persons in databases. | মূল | ০.৫ |
| Train new technicians or other personnel on forensic science techniques. | মূল | ০ |
| Examine and analyze blood stain patterns at crime scenes. | মূল | ০.৫ |
| Use photographic or video equipment to document evidence or crime scenes. | মূল | ০.৫ |
| Measure and sketch crime scenes to document evidence. | মূল | মূল্যায়িত নয় |
| Examine footwear, tire tracks, or other types of impressions. | মূল | মূল্যায়িত নয় |
| Interpret laboratory findings or test results to identify and classify substances, materials, or other evidence collected at crime scenes. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Identify and quantify drugs or poisons found in biological fluids or tissues, in foods, or at crime scenes. | সম্পূরক | ০ |
| Reconstruct crime scenes to determine relationships among pieces of evidence. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Examine firearms to determine mechanical condition and legal status, performing restoration work on damaged firearms to obtain information, such as serial numbers. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Compare objects, such as tools, with impression marks to determine whether a specific object is responsible for a specific mark. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Review forensic analysts' reports for technical merit. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Determine types of bullets and specific weapons used in shootings. | সম্পূরক | ০.৫ |
| Examine physical evidence, such as hair, biological fluids, fiber, wood, or soil residues to obtain information about its source and composition. | সম্পূরক | মূল্যায়িত নয় |
| Analyze data from computers or other digital media sources for evidence related to criminal activity. | সম্পূরক | মূল্যায়িত নয় |
পেশাগত তথ্য
উৎস ও স্বীকৃতি
This page includes information from the O*NET® 31.0 Database (https://www.onetcenter.org/database.html) by the U.S. Department of Labor, Employment and Training Administration (USDOL/ETA). Used under the CC BY 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). O*NET® is a trademark of USDOL/ETA. AI Changing Work has modified all or some of this information: the O*NET-SOC code, title and task statements are reproduced in English without change; task-type labels are shown in the page's language and tasks are listed core first; any Korean occupation title shown on the Korean-language page is AI Changing Work's translation; any KSCO-8 unit groups linked to this occupation were paired with it by AI Changing Work's judgment, and the relation labels and statuses are AI Changing Work's additions. USDOL/ETA has not approved, endorsed, or tested these modifications.
Any AI exposure figures on this page are published by third parties, not by AI Changing Work, and none is part of the O*NET information. OpenAI publishes task-level scores (MIT License) for O*NET 27.2 task statements; each is shown next to the O*NET 31.0 task statement with the same task ID, whose wording can differ from the 27.2 statement that was scored. OpenAI also publishes occupation-level scores for O*NET-SOC codes in the same release, and any such score is shown on the O*NET occupation with the same code. Anthropic publishes an observed exposure index in the Anthropic Economic Index (CC-BY), and the U.S. Bureau of Labor Statistics publishes relative AI exposure categories (public domain); both are published per SOC code, and each value is shown on every O*NET occupation with that code. The International Labour Organization publishes a generative AI exposure index in ILO Working Paper 140 (CC BY 4.0) for ISCO-08 unit groups; AI Changing Work links those groups to O*NET occupations by applying the U.S. Bureau of Labor Statistics ISCO-08 to 2010 SOC and 2010 SOC to 2018 SOC crosswalks as published, without case-by-case selection, and these crosswalks match many groups only in part. Where several unit groups are linked, each group's published value is listed, and any summary shows only the lowest and highest of those values with the number of groups; no exposure figure is averaged or recalculated. Any employment figures are published by the U.S. Bureau of Labor Statistics for the SOC group containing this occupation. Each source is credited where its figures are shown.
O*NET OnLine: 19-4092.00 Forensic Science Technicians
KSCO 코드·명칭: 한국표준직업분류(제8차 개정) — 통계청 고시 제2024-328호 (2024-07-01 고시, 2025-01-01 시행). 저작권법 제7조 제2호의 고시 항목이다. 명칭 표기(가운뎃점·띄어쓰기)는 해설서 2차 정오 반영판의 표기를 따랐으며, 고시 항목표와는 18개 명칭에서 가운뎃점 글리프나 띄어쓰기만 다르다. 통계청은 2025년 10월 국가데이터처로 개편되었다. 이 페이지의 KSCO 연결은 통계청·국가데이터처의 공식 연계표가 아니다.