महामारी विज्ञानी
जीवन, भौतिक और सामाजिक विज्ञानAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
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: '26.03
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.40
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 39% 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
15 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Write articles for publication in professional journals.19-1041 | 0.0300100.0 | 0.00000.0 |
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 |
|---|---|
Oversee public health programs, including statistical analysis, health care planning, surveillance systems, and public health improvement.O*NET Task ID 5421 | 0.5 |
Investigate diseases or parasites to determine cause and risk factors, progress, life cycle, or mode of transmission.O*NET Task ID 5422 | 0.5 |
Plan and direct studies to investigate human or animal disease, preventive methods, and treatments for disease.O*NET Task ID 5423 | 0.5 |
Plan, administer and evaluate health safety standards and programs to improve public health, conferring with health department, industry personnel, physicians, and others.O*NET Task ID 5424 | 0.5 |
Provide expertise in the design, management and evaluation of study protocols and health status questionnaires, sample selection, and analysis.O*NET Task ID 5425 | 0.5 |
Conduct research to develop methodologies, instrumentation, and procedures for medical application, analyzing data and presenting findings.O*NET Task ID 5426 | 0.5 |
Consult with and advise physicians, educators, researchers, government health officials and others regarding medical applications of sciences, such as physics, biology, and chemistry.O*NET Task ID 5427 | 0.5 |
Identify and analyze public health issues related to foodborne parasitic diseases and their impact on public policies, scientific studies, or surveys.O*NET Task ID 5429 | 0.5 |
Teach principles of medicine and medical and laboratory procedures to physicians, residents, students, and technicians.O*NET Task ID 5430 | 0.5 |
Standardize drug dosages, methods of immunization, and procedures for manufacture of drugs and medicinal compounds.O*NET Task ID 5431 | 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
व्यावसायिक जानकारी
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: वन हेल्थ और कम्प्यूटेशनल गाइड के साथ ब्लॉग अपडेट।
[स्रोत: AI Changing Work Blog]