ভূতাত্ত্বিক প্রযুক্তিবিদ

জীবন, ভৌত ও সামাজিক বিজ্ঞান

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08

    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

    0.229

    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

    0.26

    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 76% 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
Assemble, maintain, or distribute information for library or record systems.

O*NET Task ID 22272

1.0
Test and analyze samples to determine their content and characteristics, using laboratory apparatus or testing equipment.

O*NET Task ID 22262

0.5
Compile, log, or record testing or operational data for review and further analysis.

O*NET Task ID 22264

0.5
Prepare notes, sketches, geological maps, or cross-sections.

O*NET Task ID 22265

0.5
Prepare or review professional, technical, or other reports regarding sampling, testing, or recommendations of data analysis.

O*NET Task ID 22267

0.5
Read and study reports in order to compile information and data for geological and geophysical prospecting.

O*NET Task ID 22269

0.5
Interview individuals, and research public databases in order to obtain information.

O*NET Task ID 22270

0.5
Plot information from aerial photographs, well logs, section descriptions, or other databases.

O*NET Task ID 22271

0.5
Plan and direct activities of workers who operate equipment to collect data.

O*NET Task ID 22274

0.5
Record readings in order to compile data used in prospecting for oil or gas.

O*NET Task ID 22276

0.5
Collect or prepare solid or fluid samples for analysis.

O*NET Task ID 22263

0.0
Participate in geological, geophysical, geochemical, hydrographic, or oceanographic surveys, prospecting field trips, exploratory drilling, well logging, or underground mine survey programs.

O*NET Task ID 22266

0.0
Adjust or repair testing, electrical, or mechanical equipment or devices.

O*NET Task ID 22268

0.0
Operate or adjust equipment or apparatus used to obtain geological data.

O*NET Task ID 22273

0.0
Set up or direct set-up of instruments used to collect geological data.

O*NET Task ID 22275

0.0
Measure geological characteristics used in prospecting for oil or gas, using measuring instruments.

O*NET Task ID 22278

0.0
Supervise well exploration, drilling activities, or well completions.

O*NET Task ID 22282

0.0
Inspect engines for wear or defective parts, using equipment or measuring devices.

O*NET Task ID 22283

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