Cientistas de Conservacao

Ciências da Vida, Físicas e Sociais

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    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

    0.000

    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

    0.38

    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, 48% 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

Ver 4 tarefas ocultas

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
Advise land users, such as farmers or ranchers, on plans, problems, or alternative conservation solutions.

O*NET Task ID 22134

0.5
Monitor projects during or after construction to ensure projects conform to design specifications.

O*NET Task ID 22135

0.5
Visit areas affected by erosion problems to identify causes or determine solutions.

O*NET Task ID 22136

0.5
Apply principles of specialized fields of science, such as agronomy, soil science, forestry, or agriculture, to achieve conservation objectives.

O*NET Task ID 22138

0.5
Gather information from geographic information systems (GIS) databases or applications to formulate land use recommendations.

O*NET Task ID 22139

0.5
Compute design specifications for implementation of conservation practices, using survey or field information, technical guides or engineering manuals.

O*NET Task ID 22140

0.5
Participate on work teams to plan, develop, or implement programs or policies for improving environmental habitats, wetlands, or groundwater or soil resources.

O*NET Task ID 22141

0.5
Conduct fact-finding or mediation sessions among government units, landowners, or other agencies to resolve disputes.

O*NET Task ID 22142

0.5
Respond to complaints or questions on wetland jurisdiction, providing information or clarification.

O*NET Task ID 22144

0.5
Compute cost estimates of different conservation practices, based on needs of land users, maintenance requirements, or life expectancy of practices.

O*NET Task ID 22145

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Informação ocupacional