राजनीतिक वैज्ञानिक
जीवन, भौतिक और सामाजिक विज्ञानAI 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
0.452
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.47
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 23% 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
4 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Interpret and analyze policies, public issues, legislation, or the operations of governments, businesses, and organizations.19-3094 | 0.201462.3 |
Develop and test theories, using information from interviews, newspapers, periodicals, case law, historical papers, polls, or statistical sources.19-3094 | 0.037411.6 |
Identify issues for research and analysis.19-3094 | 0.02417.5 |
Teach political science.19-3094 | 0.01775.5 |
Write drafts of legislative proposals, and prepare speeches, correspondence, and policy papers for governmental use.19-3094 | 0.01554.8 |
Collect, analyze, and interpret data such as election results and public opinion surveys, reporting on findings, recommendations, and conclusions.19-3094 | 0.01464.5 |
Evaluate programs and policies, and make related recommendations to institutions and organizations.19-3094 | 0.00902.8 |
Disseminate research results through academic publications, written reports, or public presentations.19-3094 | 0.00341.0 |
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 |
|---|---|
Write drafts of legislative proposals, and prepare speeches, correspondence, and policy papers for governmental use.O*NET Task ID 5523 | 1.0 |
Teach political science.O*NET Task ID 5515 | 0.5 |
Disseminate research results through academic publications, written reports, or public presentations.O*NET Task ID 5516 | 0.5 |
Identify issues for research and analysis.O*NET Task ID 5517 | 0.5 |
Develop and test theories, using information from interviews, newspapers, periodicals, case law, historical papers, polls, or statistical sources.O*NET Task ID 5518 | 0.5 |
Maintain current knowledge of government policy decisions.O*NET Task ID 5519 | 0.5 |
Collect, analyze, and interpret data, such as election results and public opinion surveys, reporting on findings, recommendations, and conclusions.O*NET Task ID 5520 | 0.5 |
Interpret and analyze policies, public issues, legislation, or the operations of governments, businesses, and organizations.O*NET Task ID 5521 | 0.5 |
Evaluate programs and policies, and make related recommendations to institutions and organizations.O*NET Task ID 5522 | 0.5 |
Forecast political, economic, and social trends.O*NET Task ID 5524 | 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