Sismologistas

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

    0.043

    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

    0.36

    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, 60% 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 5 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
Communicate geological findings by writing research papers, participating in conferences, or teaching geological science at universities.

O*NET Task ID 3712

1.0
Develop applied software for the analysis and interpretation of geological data.

O*NET Task ID 3716

1.0
Review environmental, historical, or technical reports and publications for accuracy.

O*NET Task ID 21176

1.0
Analyze and interpret geological, geochemical, or geophysical information from sources, such as survey data, well logs, bore holes, or aerial photos.

O*NET Task ID 3702

0.5
Prepare geological maps, cross-sectional diagrams, charts, or reports concerning mineral extraction, land use, or resource management, using results of fieldwork or laboratory research.

O*NET Task ID 3705

0.5
Locate and estimate probable natural gas, oil, or mineral ore deposits or underground water resources, using aerial photographs, charts, or research or survey results.

O*NET Task ID 3706

0.5
Assess ground or surface water movement to provide advice on issues, such as waste management, route and site selection, or the restoration of contaminated sites.

O*NET Task ID 3707

0.5
Conduct geological or geophysical studies to provide information for use in regional development, site selection, or development of public works projects.

O*NET Task ID 3709

0.5
Advise construction firms or government agencies on dam or road construction, foundation design, land use, or resource management.

O*NET Task ID 3711

0.5
Analyze and interpret geological data, using computer software.

O*NET Task ID 15224

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