Geochimistes
Sciences de la Vie, Physiques et SocialesExposition à l'IA
- Source des données: BLSPublié: 2026-08
Élevée· relative
FaibleQuatre bandes relativesTrès élevéeValeur par groupe professionnel
Échelle, base et source
Quatre bandes relatives (Faible / Modérée / Élevée / Très élevée)
831 métiers détaillés du tableau des projections d'emploi du BLS. La valeur est attribuée par code de la National Employment Matrix (NEM), si bien que les métiers partageant un code NEM reçoivent la même bande
- Source des données: AnthropicPublié: 2026-03
0.043
0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745Échelle, base et source
- Source des données: ILOPublié: 2025
0.36
0.09Étendue des valeurs présentées ici0.70Valeur par groupe professionnel
Échelle, base et source
Indice d'exposition à l'IA générative, 0–1 tel que publié
Groupe de base CITP-08 — tous les métiers partageant le code reçoivent cette valeur
Calculé par ce site, non publié par l'OIT : sur les 1 012 professions que ce site relie au jeu de données de l'OIT, 60% atteignent ou dépassent cette valeur.
Quelle est la nature de la valeur publiée par cette source
La catégorie BLS est un rang relatif et non un niveau absolu, et ce n'est pas une mesure de première main : elle regroupe en quatre bandes les rangs centiles du métier dans plusieurs études publiées. Ce n'est ni une prévision d'emploi ou de salaire, ni une probabilité d'adoption, et elle ne distingue pas automatisation et augmentation.
Task-level exposure
Afficher 27 tâches masquées| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Locate and review research articles or environmental, historical, or technical reports.19-2042 | 0.081489.4 | 0.0363100.0 |
Advise construction firms or government agencies on dam or road construction, foundation design, land use, or resource management.19-2042 | 0.00505.5 | —0 |
Design geological mine maps, monitor mine structural integrity, or advise and monitor mining crews.19-2042 | 0.00313.4 | —0 |
Develop applied software for the analysis and interpretation of geological data.19-2042 | 0.00161.8 | —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 |
|---|---|
Communicate geological findings by writing research papers, participating in conferences, or teaching geological science at universities.O*NET Task ID 3712 | 1.0 |
Develop applied software for the analysis and interpretation of geological data.O*NET Task ID 3716 | 1.0 |
Review environmental, historical, or technical reports and publications for accuracy.O*NET Task ID 21176 | 1.0 |
Analyze and interpret geological, geochemical, or geophysical information from sources, such as survey data, well logs, bore holes, or aerial photos.O*NET Task ID 3702 | 0.5 |
Prepare geological maps, cross-sectional diagrams, charts, or reports concerning mineral extraction, land use, or resource management, using results of fieldwork or laboratory research.O*NET Task ID 3705 | 0.5 |
Locate and estimate probable natural gas, oil, or mineral ore deposits or underground water resources, using aerial photographs, charts, or research or survey results.O*NET Task ID 3706 | 0.5 |
Assess ground or surface water movement to provide advice on issues, such as waste management, route and site selection, or the restoration of contaminated sites.O*NET Task ID 3707 | 0.5 |
Conduct geological or geophysical studies to provide information for use in regional development, site selection, or development of public works projects.O*NET Task ID 3709 | 0.5 |
Advise construction firms or government agencies on dam or road construction, foundation design, land use, or resource management.O*NET Task ID 3711 | 0.5 |
Analyze and interpret geological data, using computer software.O*NET Task ID 15224 | 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