Cientistas Atmosfericos

Ciências da Vida, Físicas e Sociais

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    Muito alto· 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

    0.038

    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

    0.54

    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, 13% 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
Develop or use mathematical or computer models for weather forecasting.

O*NET Task ID 20208

1.0
Prepare scientific atmospheric or climate reports, articles, or texts.

O*NET Task ID 20211

1.0
Speak to the public to discuss weather topics or answer questions.

O*NET Task ID 21103

1.0
Develop computer programs to collect meteorological data or to present meteorological information.

O*NET Task ID 21104

1.0
Broadcast weather conditions, forecasts, or severe weather warnings to the public via television, radio, or the Internet or provide this information to the news media.

O*NET Task ID 9068

0.5
Gather data from sources such as surface or upper air stations, satellites, weather bureaus, or radar for use in meteorological reports or forecasts.

O*NET Task ID 9069

0.5
Prepare forecasts or briefings to meet the needs of industry, business, government, or other groups.

O*NET Task ID 9070

0.5
Direct forecasting services at weather stations or at radio or television broadcasting facilities.

O*NET Task ID 9076

0.5
Conduct numerical simulations of climate conditions to understand and predict global or regional weather patterns.

O*NET Task ID 9079

0.5
Design or develop new equipment or methods for meteorological data collection, remote sensing, or related applications.

O*NET Task ID 9083

0.5
Measure wind, temperature, and humidity in the upper atmosphere, using weather balloons.

O*NET Task ID 9074

0.0
Collect air samples from planes or ships over land or sea to study atmospheric composition.

O*NET Task ID 9078

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

Informação ocupacional