पुस्तकालय तकनीशियन
शिक्षा और प्रशिक्षणAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
बहुत 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
0.054
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.46
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 24% 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
26 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Retrieve information from central databases for storage in a library's computer.25-4031 | 0.024328.3 | 0.056660.4 |
Compile bibliographies and prepare abstracts on subjects of interest to particular organizations or groups.25-4031 | 0.022426.1 | 0.00869.2 |
Conduct reference searches, using printed materials and in-house and online databases.25-4031 | 0.020023.3 | 0.019520.8 |
Compose explanatory summaries of contents of books and other reference materials.25-4031 | 0.00859.9 | 0.00717.6 |
Help patrons find and use library resources, such as reference materials, audio-visual equipment, computers, and other electronic resources and provide technical assistance when needed.25-4031 | 0.00687.9 | —0 |
Provide assistance to teachers and students by locating materials and helping to complete special projects.25-4031 | 0.00212.4 | —0 |
Answer routine telephone or in-person reference inquiries, referring patrons to librarians for further assistance, when necessary.25-4031 | 0.00172.0 | —0 |
Review subject matter of materials to be classified and select classification numbers and headings according to classification systems. | —0 | 0.00192.0 |
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 |
|---|---|
Enter and update patrons' records on computers.O*NET Task ID 1689 | 1.0 |
Process print and non-print library materials to prepare them for inclusion in library collections.O*NET Task ID 1699 | 1.0 |
Collect fines and respond to complaints about fines.O*NET Task ID 1703 | 1.0 |
Verify bibliographical data for materials, including author, title, publisher, publication date, and edition.O*NET Task ID 1705 | 1.0 |
Review subject matter of materials to be classified and select classification numbers and headings according to classification systems.O*NET Task ID 1706 | 1.0 |
Send out notices about lost or overdue books.O*NET Task ID 1707 | 1.0 |
Design, customize, and maintain databases, web pages, and local area networks.O*NET Task ID 1709 | 1.0 |
File catalog cards according to system used.O*NET Task ID 1711 | 1.0 |
Compose explanatory summaries of contents of books and other reference materials.O*NET Task ID 1714 | 1.0 |
Compile bibliographies and prepare abstracts on subjects of interest to particular organizations or groups.O*NET Task ID 1718 | 1.0 |
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