खाद्य सुरक्षा विशेषज्ञ
खाद्य तैयारी और सेवाAI 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
0.204
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.26
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 76% 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
33 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Compute moisture or salt content, percentages of ingredients, formulas, or other product factors, using mathematical and chemical procedures.19-4011 | 0.111265.4 |
Respond to general inquiries or requests from the public.19-4011 | 0.020412.0 |
Prepare data summaries, reports, or analyses that include results, charts, or graphs to document research findings and results.19-4011 | 0.01518.9 |
Examine chemical or biological samples to identify cell structures or to locate bacteria or extraneous material, using a microscope.19-4011 | 0.00834.9 |
Provide assistance to food scientists or technologists in research and development, production technology, or quality control.19-4011 | 0.00513.0 |
Monitor and control temperature of products.19-4011 | 0.00472.8 |
Prepare or present agricultural demonstrations.19-4011 | 0.00311.8 |
Conduct standardized tests on food, beverages, additives, or preservatives to ensure compliance with standards and regulations regarding factors such as color, texture, or nutrients.19-4011 | 0.00201.1 |
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 |
|---|---|
Compute moisture or salt content, percentages of ingredients, formulas, or other product factors, using mathematical and chemical procedures.O*NET Task ID 7578 | 1.0 |
Record or compile test results or prepare graphs, charts, or reports.O*NET Task ID 7579 | 1.0 |
Analyze test results to classify products or compare results with standard tables.O*NET Task ID 7581 | 1.0 |
Maintain records of testing results or other documents as required by state or other governing agencies.O*NET Task ID 20394 | 1.0 |
Provide assistance to food scientists or technologists in research and development, production technology, or quality control.O*NET Task ID 7577 | 0.5 |
Examine chemical or biological samples to identify cell structures or to locate bacteria or extraneous material, using a microscope.O*NET Task ID 7583 | 0.5 |
Order supplies needed to maintain inventories in laboratories or in storage facilities of food or beverage processing plants.O*NET Task ID 7587 | 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