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Serviços de Proteção

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    Moderado· relativa

    BaixoQuatro faixas relativasMuito alto

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Quatro faixas relativas (Baixo / Moderado / Alto / Muito alto)

    831 ocupações detalhadas da tabela de projeções de emprego do BLS. O valor é atribuído por código da National Employment Matrix (NEM), pelo que as ocupações que partilham um código NEM recebem a mesma banda

    Conjunto de dados de origem (transferência XLSX)

  • Fonte dos dados: AnthropicPublicado: 2026-03

    0.000

    0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745
    Escala, base e fonte

    Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado

    Mapeado sobre tarefas O*NET

    Conjunto de dados de origem

  • Fonte dos dados: ILOPublicado: 2025

    0.20

    0.09Intervalo dos valores aqui apresentados0.70

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado

    Grupo de base CITP-08 — todas as ocupações com o mesmo código recebem este valor

    Calculado por este site, não publicado pela OIT: das 1.012 ocupações que este site liga ao conjunto de dados da OIT, 86% atingem ou superam este valor.

    Conjunto de dados de origem

Que tipo de valor esta fonte publica

A categoria de BLS é uma posição relativa, não um nível absoluto, e também não é uma medição de primeira mão: agrupa em quatro faixas as posições percentis da ocupação em vários estudos publicados. Não é uma previsão de emprego ou de salários, não é uma probabilidade de adoção e não distingue automação de aumento.

Task-level exposure

Apenas tarefas expostas

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Prepare for prosecutions related to animal treatment, and give evidence in court.

O*NET Task ID 7965

1.0
Contact animal owners to inform them that their pets are at animal holding facilities.

O*NET Task ID 7967

1.0
Write reports of activities, and maintain files of impoundments and dispositions of animals.

O*NET Task ID 7968

1.0
Answer inquiries from the public concerning animal control operations.

O*NET Task ID 7970

1.0
Investigate reports of animal attacks or animal cruelty, interviewing witnesses, collecting evidence, and writing reports.

O*NET Task ID 7958

0.5
Educate the public about animal welfare, and animal control laws and regulations.

O*NET Task ID 7966

0.5
Organize the adoption of unclaimed animals.

O*NET Task ID 7972

0.5
Capture and remove stray, uncontrolled, or abused animals from undesirable conditions, using nets, nooses, or tranquilizer darts as necessary.

O*NET Task ID 7959

0.0
Examine animals for injuries or malnutrition, and arrange for any necessary medical treatment.

O*NET Task ID 7960

0.0
Remove captured animals from animal-control service vehicles and place animals in shelter cages or other enclosures.

O*NET Task ID 7961

0.0
Euthanize rabid, unclaimed, or severely injured animals.

O*NET Task ID 7962

0.0
Supply animals with food, water, and personal care.

O*NET Task ID 7963

0.0
Clean facilities and equipment such as dog pens and animal control trucks.

O*NET Task ID 7964

0.0
Issue warnings or citations in connection with animal-related offenses, or contact police to report violations and request arrests.

O*NET Task ID 7969

0.0
Examine animal licenses, and inspect establishments housing animals for compliance with laws.

O*NET Task ID 7971

0.0
Train police officers in dog handling and training techniques for tracking, crowd control, and narcotics and bomb detection.

O*NET Task ID 7973

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

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