संरक्षण वैज्ञानिक
जीवन, भौतिक और सामाजिक विज्ञानAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
उच्च· सापेक्ष
कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्चव्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)
BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है
- डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.38
0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
ISCO-08 यूनिट समूह — समान कोड वाले सभी व्यवसायों को यही मान मिलता है
यह इस साइट की गणना है, ILO द्वारा प्रकाशित आँकड़ा नहीं: इस साइट द्वारा ILO डेटासेट से जोड़े गए 1,012 व्यवसायों में से 48% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।
यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है
BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।
Task-level exposure
44 छिपे कार्य दिखाएँ| 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 | 0.006633.7 |
Review grant applications or make funding recommendations.19-1031 | 0.006332.1 |
Conduct fact-finding or mediation sessions among government units, landowners, or other agencies to resolve disputes.19-1031 | 0.002613.2 |
Prepare and present illustrated lectures and interpretive talks about park features.19-1031 | 0.002512.6 |
Plan soil management or conservation practices, such as crop rotation, reforestation, permanent vegetation, contour plowing, or terracing, to maintain soil or conserve water.19-1031 | 0.00168.4 |
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