মহাসড়ক রক্ষণাবেক্ষণ কর্মী
নির্মাণ, রক্ষণাবেক্ষণ ও মেরামতAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
কম· 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
0.09
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 100% 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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Inspect markers to verify accurate installation.O*NET Task ID 4883 | 0.5 |
Flag motorists to warn them of obstacles or repair work ahead.O*NET Task ID 4871 | 0.0 |
Set out signs and cones around work areas to divert traffic.O*NET Task ID 4872 | 0.0 |
Dump, spread, and tamp asphalt, using pneumatic tampers, to repair joints and patch broken pavement.O*NET Task ID 4874 | 0.0 |
Drive trucks to transport crews and equipment to work sites.O*NET Task ID 4875 | 0.0 |
Inspect, clean, and repair drainage systems, bridges, tunnels, and other structures.O*NET Task ID 4876 | 0.0 |
Haul and spread sand, gravel, and clay to fill washouts and repair road shoulders.O*NET Task ID 4877 | 0.0 |
Erect, install, or repair guardrails, road shoulders, berms, highway markers, warning signals, and highway lighting, using hand tools and power tools.O*NET Task ID 4878 | 0.0 |
Remove litter and debris from roadways, including debris from rock and mud slides.O*NET Task ID 4879 | 0.0 |
Clean and clear debris from culverts, catch basins, drop inlets, ditches, and other drain structures.O*NET Task ID 4880 | 0.0 |
Perform roadside landscaping work, such as clearing weeds and brush, and planting and trimming trees.O*NET Task ID 4881 | 0.0 |
Paint traffic control lines and place pavement traffic messages, by hand or using machines.O*NET Task ID 4882 | 0.0 |
Apply poisons along roadsides and in animal burrows to eliminate unwanted roadside vegetation and rodents.O*NET Task ID 4884 | 0.0 |
Measure and mark locations for installation of markers, using tape, string, or chalk.O*NET Task ID 4885 | 0.0 |
Apply oil to road surfaces, using sprayers.O*NET Task ID 4886 | 0.0 |
Blend compounds to form adhesive mixtures used for marker installation.O*NET Task ID 4887 | 0.0 |
Place and remove snow fences used to prevent the accumulation of drifting snow on highways.O*NET Task ID 4888 | 0.0 |
Perform preventative maintenance on vehicles and heavy equipment.O*NET Task ID 18783 | 0.0 |
Drive heavy equipment and vehicles with adjustable attachments to sweep debris from paved surfaces, mow grass and weeds, remove snow and ice, and spread salt and sand.O*NET Task ID 18784 | 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
এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন
মার্চ ২০২৬: Evergreen blog post published analyzing low AI exposure for highway maintenance
[সূত্র: AI Changing Work Blog]