लोकोमोटिव इंजीनियर
परिवहन और सामग्री स्थानांतरणAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
मध्यम· 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
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.20
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 86% 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
केवल एक्सपोज़र वाले कार्यValues 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 |
|---|---|
Interpret train orders, signals, or railroad rules and regulations that govern the operation of locomotives.O*NET Task ID 12752 | 1.0 |
Confer with conductors or traffic control center personnel via radiophones to issue or receive information concerning stops, delays, or oncoming trains.O*NET Task ID 12754 | 1.0 |
Prepare reports regarding any problems encountered, such as accidents, signaling problems, unscheduled stops, or delays.O*NET Task ID 12760 | 1.0 |
Observe tracks to detect obstructions.O*NET Task ID 12751 | 0.5 |
Inspect locomotives after runs to detect damaged or defective equipment.O*NET Task ID 12762 | 0.5 |
Monitor gauges or meters that measure speed, amperage, battery charge, or air pressure in brake lines or in main reservoirs.O*NET Task ID 12750 | 0.0 |
Receive starting signals from conductors and use controls such as throttles or air brakes to drive electric, diesel-electric, steam, or gas turbine-electric locomotives.O*NET Task ID 12753 | 0.0 |
Operate locomotives to transport freight or passengers between stations or to assemble or disassemble trains within rail yards.O*NET Task ID 12755 | 0.0 |
Respond to emergency conditions or breakdowns, following applicable safety procedures and rules.O*NET Task ID 12756 | 0.0 |
Check to ensure that brake examination tests are conducted at shunting stations.O*NET Task ID 12757 | 0.0 |
Call out train signals to assistants to verify meanings.O*NET Task ID 12758 | 0.0 |
Inspect locomotives to verify adequate fuel, sand, water, or other supplies before each run or to check for mechanical problems.O*NET Task ID 12759 | 0.0 |
Check to ensure that documentation, such as procedure manuals or logbooks, are in the driver's cab and available for staff use.O*NET Task ID 12761 | 0.0 |
Drive diesel-electric rail-detector cars to transport rail-flaw-detecting machines over tracks.O*NET Task ID 12763 | 0.0 |
Monitor train loading procedures to ensure that freight or rolling stock are loaded or unloaded without damage.O*NET Task ID 12764 | 0.0 |
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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page