प्राणी विज्ञानी
जीवन, भौतिक और सामाजिक विज्ञानAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
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: '26.03
0.061
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.40
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 39% 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
13 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Analyze characteristics of animals to identify and classify them.19-1023 | 0.0100100.0 | 0.00000.0 |
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 |
|---|---|
Disseminate information by writing reports and scientific papers or journal articles, and by making presentations and giving talks for schools, clubs, interest groups and park interpretive programs.O*NET Task ID 1496 | 1.0 |
Study animals in their natural habitats, assessing effects of environment and industry on animals, interpreting findings and recommending alternative operating conditions for industry.O*NET Task ID 1492 | 0.5 |
Inventory or estimate plant and wildlife populations.O*NET Task ID 1493 | 0.5 |
Analyze characteristics of animals to identify and classify them.O*NET Task ID 1494 | 0.5 |
Make recommendations on management systems and planning for wildlife populations and habitat, consulting with stakeholders and the public at large to explore options.O*NET Task ID 1495 | 0.5 |
Study characteristics of animals, such as origin, interrelationships, classification, life histories, diseases, development, genetics, and distribution.O*NET Task ID 1497 | 0.5 |
Perform administrative duties, such as fundraising, public relations, budgeting, and supervision of zoo staff.O*NET Task ID 1498 | 0.5 |
Coordinate preventive programs to control the outbreak of wildlife diseases.O*NET Task ID 1501 | 0.5 |
Inform and respond to public regarding wildlife and conservation issues, such as plant identification, hunting ordinances, and nuisance wildlife.O*NET Task ID 18615 | 0.5 |
Check for, and ensure compliance with, environmental laws, and notify law enforcement when violations are identified.O*NET Task ID 18616 | 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
व्यावसायिक जानकारी
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: Zookeepers पर AI impact analyze करने वाला evergreen blog post publish किया: 35% exposure, 24% automation risk.
[स्रोत: AI Changing Work Blog]