ক্যাম্পাস পুলিশ অফিসার
সুরক্ষা সেবাAI 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
0.14
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 95% 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
শুধু এক্সপোজার থাকা কাজValues 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 |
|---|---|
Prepare reports documenting investigation activities and results.O*NET Task ID 9478 | 1.0 |
Examine credentials of unauthorized persons attempting to enter secured areas.O*NET Task ID 9476 | 0.5 |
Investigate or direct investigations of freight theft, suspicious damage or loss of passengers' valuables, or other crimes on railroad property.O*NET Task ID 9479 | 0.5 |
Interview neighbors, associates, or former employers of job applicants to verify personal references or to obtain work history data.O*NET Task ID 9482 | 0.5 |
Record and verify seal numbers from boxcars containing frequently pilfered items, such as cigarettes or liquor, to detect tampering.O*NET Task ID 9483 | 0.5 |
Plan or implement special safety or preventive programs, such as fire or accident prevention.O*NET Task ID 9484 | 0.5 |
Patrol railroad yards, cars, stations, or other facilities to protect company property or shipments and to maintain order.O*NET Task ID 9475 | 0.0 |
Apprehend or remove trespassers or thieves from railroad property or coordinate with law enforcement agencies in apprehensions and removals.O*NET Task ID 9477 | 0.0 |
Direct security activities at derailments, fires, floods, or strikes involving railroad property.O*NET Task ID 9480 | 0.0 |
Direct or coordinate the daily activities or training of security staff.O*NET Task ID 9481 | 0.0 |
Seal empty boxcars by twisting nails in door hasps, using nail twisters.O*NET Task ID 9485 | 0.0 |
Monitor transit areas and conduct security checks to protect railroad properties, patrons, and employees.O*NET Task ID 21002 | 0.0 |
Enforce traffic laws regarding the transit system and reprimand individuals who violate them.O*NET Task ID 21003 | 0.0 |
Provide training to the public or law enforcement personnel in railroad safety or security.O*NET Task ID 21004 | 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