স্পা থেরাপিস্ট

খাদ্য প্রস্তুতি ও সেবা

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08

    কম· 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

    0.000

    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

    0.17

    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 91% 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
Maintain treatment records.

O*NET Task ID 7881

1.0
Confer with clients about their medical histories and problems with stress or pain to determine how massage will be most helpful.

O*NET Task ID 7878

0.0
Apply finger and hand pressure to specific points of the body.

O*NET Task ID 7879

0.0
Massage and knead muscles and soft tissues of the body to provide treatment for medical conditions, injuries, or wellness maintenance.

O*NET Task ID 7880

0.0
Provide clients with guidance and information about techniques for postural improvement and stretching, strengthening, relaxation, and rehabilitative exercises.

O*NET Task ID 7882

0.0
Assess clients' soft tissue condition, joint quality and function, muscle strength, and range of motion.

O*NET Task ID 7883

0.0
Develop and propose client treatment plans that specify which types of massage are to be used.

O*NET Task ID 7884

0.0
Refer clients to other types of therapists when necessary.

O*NET Task ID 7885

0.0
Use complementary aids, such as infrared lamps, wet compresses, ice, and whirlpool baths to promote clients' recovery, relaxation, and well-being.

O*NET Task ID 7886

0.0
Treat clients in professional settings or travel to clients' offices and homes.

O*NET Task ID 7887

0.0
Consult with other health care professionals, such as physiotherapists, chiropractors, physicians, and psychologists, to develop treatment plans for clients.

O*NET Task ID 7888

0.0
Prepare and blend oils and apply the blends to clients' skin.

O*NET Task ID 7889

0.0
Perform other adjunctive therapies or treatment techniques in addition to massage.

O*NET Task ID 20757

0.0
Maintain massage areas by restocking supplies or sanitizing equipment.

O*NET Task ID 23928

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: Published evergreen blog post analyzing AI impact on massage therapists with 13% exposure and 9% automation risk.

[সূত্র: AI Changing Work Blog]