শিল্প সংরক্ষক
শিল্প, ডিজাইন, বিনোদন ও মিডিয়াAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
মাঝারি· 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
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.37
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 — একই কোডের সব পেশা এই মানই পায়
এটি এই সাইটের হিসাব, ILO-এর প্রকাশিত সংখ্যা নয়: এই সাইট ILO ডেটাসেটের সঙ্গে যুক্ত করা ১,০১২টি পেশার মধ্যে 53% এই মানের সমান বা তার বেশি।
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।
Task-level exposure
20টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Study object documentation or conduct standard chemical and physical tests to ascertain the object's age, composition, original appearance, need for treatment or restoration, and appropriate preservation method.25-4013 | 0.015650.2 |
Photograph objects for documentation.25-4013 | 0.005918.8 |
Supervise and work with volunteers.25-4013 | 0.003511.3 |
Clean objects, such as paper, textiles, wood, metal, glass, rock, pottery, and furniture, using cleansers, solvents, soap solutions, and polishes.25-4013 | 0.003110.0 |
Recommend preservation procedures, such as control of temperature and humidity, to curatorial and building staff.25-4013 | 0.00309.6 |
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 |
|---|---|
Enter information about museum collections into computer databases.O*NET Task ID 21065 | 1.0 |
Coordinate exhibit installations, assisting with design, constructing displays, dioramas, display cases, and models, and ensuring the availability of necessary materials.O*NET Task ID 3807 | 0.5 |
Determine whether objects need repair and choose the safest and most effective method of repair.O*NET Task ID 3808 | 0.5 |
Specialize in particular materials or types of object, such as documents and books, paintings, decorative arts, textiles, metals, or architectural materials.O*NET Task ID 3813 | 0.5 |
Recommend preservation procedures, such as control of temperature and humidity, to curatorial and building staff.O*NET Task ID 3814 | 0.5 |
Classify and assign registration numbers to artifacts and supervise inventory control.O*NET Task ID 3815 | 0.5 |
Prepare reports on the operation of conservation laboratories, documenting the condition of artifacts, treatment options, and the methods of preservation and repair used.O*NET Task ID 3819 | 0.5 |
Study object documentation or conduct standard chemical and physical tests to ascertain the object's age, composition, original appearance, need for treatment or restoration, and appropriate preservation method.O*NET Task ID 3820 | 0.5 |
Perform tests and examinations to establish storage and conservation requirements, policies, and procedures.O*NET Task ID 3822 | 0.5 |
Plan and conduct research to develop and improve methods of restoring and preserving specimens.O*NET Task ID 3823 | 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