বায়ুমণ্ডলীয় বিজ্ঞানী
জীবন, ভৌত ও সামাজিক বিজ্ঞানAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
অত্যন্ত 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
0.038
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.54
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 13% 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
18টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Interpret data, reports, maps, photographs, or charts to predict long- or short-range weather conditions, using computer models and knowledge of climate theory, physics, and mathematics.19-2021 | 0.020141.4 | —0 |
Conduct meteorological research into the processes or determinants of atmospheric phenomena, weather, or climate.19-2021 | 0.008918.3 | 0.002039.6 |
Gather data from sources such as surface or upper air stations, satellites, weather bureaus, or radar for use in meteorological reports or forecasts.19-2021 | 0.008818.1 | 0.003060.4 |
Design or develop new equipment or methods for meteorological data collection, remote sensing, or related applications.19-2021 | 0.00459.3 | —0 |
Prepare weather reports or maps for analysis, distribution, or use in weather broadcasts, using computer graphics.19-2021 | 0.00387.8 | —0 |
Prepare scientific atmospheric or climate reports, articles, or texts.19-2021 | 0.00255.1 | —0 |
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 |
|---|---|
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 |
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
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]