বায়ুমণ্ডলীয় বিজ্ঞানী

জীবন, ভৌত ও সামাজিক বিজ্ঞান

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08

    অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক

    কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চ

    পেশা-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

    উৎস ডেটাসেট (XLSX ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03

    0.038

    0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745
    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    O*NET টাস্কে ম্যাপ করা

    উৎস ডেটাসেট

  • ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025

    0.54

    0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70

    পেশা-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 13% এই মানের সমান বা তার বেশি।

    উৎস ডেটাসেট

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।

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Develop or use mathematical or computer models for weather forecasting.

O*NET Task ID 20208

1.0
Prepare scientific atmospheric or climate reports, articles, or texts.

O*NET Task ID 20211

1.0
Speak to the public to discuss weather topics or answer questions.

O*NET Task ID 21103

1.0
Develop computer programs to collect meteorological data or to present meteorological information.

O*NET Task ID 21104

1.0
Broadcast weather conditions, forecasts, or severe weather warnings to the public via television, radio, or the Internet or provide this information to the news media.

O*NET Task ID 9068

0.5
Gather data from sources such as surface or upper air stations, satellites, weather bureaus, or radar for use in meteorological reports or forecasts.

O*NET Task ID 9069

0.5
Prepare forecasts or briefings to meet the needs of industry, business, government, or other groups.

O*NET Task ID 9070

0.5
Direct forecasting services at weather stations or at radio or television broadcasting facilities.

O*NET Task ID 9076

0.5
Conduct numerical simulations of climate conditions to understand and predict global or regional weather patterns.

O*NET Task ID 9079

0.5
Design or develop new equipment or methods for meteorological data collection, remote sensing, or related applications.

O*NET Task ID 9083

0.5
Measure wind, temperature, and humidity in the upper atmosphere, using weather balloons.

O*NET Task ID 9074

0.0
Collect air samples from planes or ships over land or sea to study atmospheric composition.

O*NET Task ID 9078

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

পেশাগত তথ্য

এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন

মার্চ ২০২৬: Published evergreen blog post analyzing AI impact on meteorology: 55% exposure, 42% risk, communication and extreme events require human judgment.

[সূত্র: AI Changing Work Blog]