संग्रहालय शिक्षक
शिक्षा और प्रशिक्षणAI 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
0.37
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 53% 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
20 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Study object documentation or conduct standard chemical and physical tests to ascertain the object's age, composition, original appearance, need for treatment or restoration, and appropriate preservation method.25-4013 | 0.015650.2 |
Photograph objects for documentation.25-4013 | 0.005918.8 |
Supervise and work with volunteers.25-4013 | 0.003511.3 |
Clean objects, such as paper, textiles, wood, metal, glass, rock, pottery, and furniture, using cleansers, solvents, soap solutions, and polishes.25-4013 | 0.003110.0 |
Recommend preservation procedures, such as control of temperature and humidity, to curatorial and building staff.25-4013 | 0.00309.6 |
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 information about museum collections into computer databases.O*NET Task ID 21065 | 1.0 |
Coordinate exhibit installations, assisting with design, constructing displays, dioramas, display cases, and models, and ensuring the availability of necessary materials.O*NET Task ID 3807 | 0.5 |
Determine whether objects need repair and choose the safest and most effective method of repair.O*NET Task ID 3808 | 0.5 |
Specialize in particular materials or types of object, such as documents and books, paintings, decorative arts, textiles, metals, or architectural materials.O*NET Task ID 3813 | 0.5 |
Recommend preservation procedures, such as control of temperature and humidity, to curatorial and building staff.O*NET Task ID 3814 | 0.5 |
Classify and assign registration numbers to artifacts and supervise inventory control.O*NET Task ID 3815 | 0.5 |
Prepare reports on the operation of conservation laboratories, documenting the condition of artifacts, treatment options, and the methods of preservation and repair used.O*NET Task ID 3819 | 0.5 |
Study object documentation or conduct standard chemical and physical tests to ascertain the object's age, composition, original appearance, need for treatment or restoration, and appropriate preservation method.O*NET Task ID 3820 | 0.5 |
Perform tests and examinations to establish storage and conservation requirements, policies, and procedures.O*NET Task ID 3822 | 0.5 |
Plan and conduct research to develop and improve methods of restoring and preserving specimens.O*NET Task ID 3823 | 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