भू-आकृति विज्ञानी
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
0.043
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.36
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 60% 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
27 छिपे कार्य दिखाएँ| 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