Naturschutzwissenschaftler
Lebens-, Physik- und SozialwissenschaftenKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)
831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.000
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.38
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht
ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert
Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 48% diesen Wert.
Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht
Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.
Task-level exposure
46 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Identify or recommend integrated weed and pest management (IPM) strategies, such as resistant plants, cultural or behavioral controls, soil amendments, insects, natural enemies, barriers, or pesticides.19-1031 | 0.008268.3 |
Review grant applications or make funding recommendations.19-1031 | 0.002319.2 |
Plan and develop audio-visual devices for public programs.19-1031 | 0.001512.5 |
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 |
|---|---|
Advise land users, such as farmers or ranchers, on plans, problems, or alternative conservation solutions.O*NET Task ID 22134 | 0.5 |
Monitor projects during or after construction to ensure projects conform to design specifications.O*NET Task ID 22135 | 0.5 |
Visit areas affected by erosion problems to identify causes or determine solutions.O*NET Task ID 22136 | 0.5 |
Apply principles of specialized fields of science, such as agronomy, soil science, forestry, or agriculture, to achieve conservation objectives.O*NET Task ID 22138 | 0.5 |
Gather information from geographic information systems (GIS) databases or applications to formulate land use recommendations.O*NET Task ID 22139 | 0.5 |
Compute design specifications for implementation of conservation practices, using survey or field information, technical guides or engineering manuals.O*NET Task ID 22140 | 0.5 |
Participate on work teams to plan, develop, or implement programs or policies for improving environmental habitats, wetlands, or groundwater or soil resources.O*NET Task ID 22141 | 0.5 |
Conduct fact-finding or mediation sessions among government units, landowners, or other agencies to resolve disputes.O*NET Task ID 22142 | 0.5 |
Respond to complaints or questions on wetland jurisdiction, providing information or clarification.O*NET Task ID 22144 | 0.5 |
Compute cost estimates of different conservation practices, based on needs of land users, maintenance requirements, or life expectancy of practices.O*NET Task ID 22145 | 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