জরুরি ব্যবস্থাপনা পরিচালক
সুরক্ষা সেবাAI 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
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.38
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 48% 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 % |
|---|---|
Prepare plans that outline operating procedures to be used in response to disasters or emergencies, such as hurricanes, nuclear accidents, and terrorist attacks, and in recovery from these events.11-9161 | 0.002939.3 |
Develop instructional materials for the public and make presentations to citizens' groups to provide information on emergency plans and their implementation processes.11-9161 | 0.002533.9 |
Design and administer emergency or disaster preparedness training courses that teach people how to effectively respond to major emergencies and disasters.11-9161 | 0.002026.8 |
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 |
|---|---|
Keep informed of activities or changes that could affect the likelihood of an emergency, response efforts, or plan implementation.O*NET Task ID 7253 | 0.5 |
Prepare plans that outline operating procedures to be used in response to disasters or emergencies, such as hurricanes, nuclear accidents, and terrorist attacks, and in recovery from these events.O*NET Task ID 7254 | 0.5 |
Propose alteration of emergency response procedures, based on regulatory changes, technological changes, or knowledge gained from outcomes of previous emergency situations.O*NET Task ID 7255 | 0.5 |
Maintain and update all resource materials associated with emergency preparedness plans.O*NET Task ID 7256 | 0.5 |
Coordinate disaster response or crisis management activities, such as ordering evacuations, opening public shelters, and implementing special needs plans and programs.O*NET Task ID 7257 | 0.5 |
Keep informed of federal, state, and local regulations affecting emergency plans, and ensure that plans adhere to those regulations.O*NET Task ID 7259 | 0.5 |
Prepare emergency situation status reports that describe response and recovery efforts, needs, and preliminary damage assessments.O*NET Task ID 7260 | 0.5 |
Design and administer emergency or disaster preparedness training courses that teach people how to effectively respond to major emergencies and disasters.O*NET Task ID 7261 | 0.5 |
Consult with officials of local and area governments, schools, hospitals, and other institutions to determine their needs and capabilities in the event of a natural disaster or other emergency.O*NET Task ID 7263 | 0.5 |
Develop and perform tests and evaluations of emergency management plans in accordance with state and federal regulations.O*NET Task ID 7264 | 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