গার্ড ম্যাঞ্জার শেফ
খাদ্য প্রস্তুতি ও 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
0.25
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 77% 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
15টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Estimate amounts and costs of required supplies, such as food and ingredients.35-1011 | 0.020866.7 | 0.001920.5 |
Analyze recipes to assign prices to menu items, based on food, labor, and overhead costs.35-1011 | 0.005718.3 | 0.001517.0 |
Plan, direct, or supervise the food preparation or cooking activities of multiple kitchens or restaurants in an establishment such as a restaurant chain, hospital, or hotel.35-1011 | 0.00319.9 | 0.002527.3 |
Instruct cooks or other workers in the preparation, cooking, garnishing, or presentation of food.35-1011 | 0.00165.1 | —0 |
Meet with customers to discuss menus for special occasions, such as weddings, parties, or banquets. | —0 | 0.001618.2 |
Record production or operational data on specified forms. | —0 | 0.001517.0 |
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 |
|---|---|
Analyze recipes to assign prices to menu items, based on food, labor, and overhead costs.O*NET Task ID 11138 | 1.0 |
Record production or operational data on specified forms.O*NET Task ID 11146 | 1.0 |
Order or requisition food or other supplies needed to ensure efficient operation.O*NET Task ID 11131 | 0.5 |
Determine how food should be presented and create decorative food displays.O*NET Task ID 11134 | 0.5 |
Estimate amounts and costs of required supplies, such as food and ingredients.O*NET Task ID 11136 | 0.5 |
Collaborate with other personnel to plan and develop recipes or menus, taking into account such factors as seasonal availability of ingredients or the likely number of customers.O*NET Task ID 11137 | 0.5 |
Determine production schedules and staff requirements necessary to ensure timely delivery of services.O*NET Task ID 11140 | 0.5 |
Recruit and hire staff, such as cooks and other kitchen workers.O*NET Task ID 11141 | 0.5 |
Coordinate planning, budgeting, or purchasing for all the food operations within establishments such as clubs, hotels, or restaurant chains.O*NET Task ID 11148 | 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