जल 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
0.075
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
3 छिपे कार्य दिखाएँValues 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 |
|---|---|
Develop or modify methods for conducting hydrologic studies.O*NET Task ID 9111 | 1.0 |
Develop computer models for hydrologic predictions.O*NET Task ID 18617 | 1.0 |
Prepare written and oral reports describing research results, using illustrations, maps, appendices, and other information.O*NET Task ID 18618 | 1.0 |
Study and document quantities, distribution, disposition, and development of underground and surface waters.O*NET Task ID 9100 | 0.5 |
Coordinate and supervise the work of professional and technical staff, including research assistants, technologists, and technicians.O*NET Task ID 9102 | 0.5 |
Prepare hydrogeologic evaluations of known or suspected hazardous waste sites and land treatment and feedlot facilities.O*NET Task ID 9103 | 0.5 |
Design and conduct scientific hydrogeological investigations to ensure that accurate and appropriate information is available for use in water resource management decisions.O*NET Task ID 9104 | 0.5 |
Study public water supply issues, including flood and drought risks, water quality, wastewater, and impacts on wetland habitats.O*NET Task ID 9105 | 0.5 |
Collect and analyze water samples as part of field investigations or to validate data from automatic monitors.O*NET Task ID 9106 | 0.5 |
Apply research findings to help minimize the environmental impacts of pollution, waterborne diseases, erosion, and sedimentation.O*NET Task ID 9107 | 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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
व्यावसायिक जानकारी
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: वॉटर रिसोर्स इंजीनियरिंग करियर पर AI प्रभाव विश्लेषण ब्लॉग पोस्ट (एक्सपोजर 36%, जोखिम 24%).
[स्रोत: AI Changing Work Blog]