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职业地图 - GOV.UK DfE 咨询
这是 15 张职业地图之一，将需要类似知识、技能和行为的职业归为一类。职业路径和职业集群已用于进一步对职业进行分组，其中路径表明了可能的职业发展选项。已捕获每个学徒标准，以及其他对技术知识和实践技能有实质性要求的技术职业。这张地图包含大量职业，这些职业被分为三个职业路径：设计、测量和规划；现场施工；和建筑服务工程。建筑操作员/主管、金属和钢铁操作员和建筑专业操作员/技术员集群已被确定为仅适合通过学徒制学习，因此政府不打算为这些群体推出 T 级。
拉丁裔工人在美国经济中发挥了越来越大的作用，但
拉丁裔经验由职业隔离驱动的收入差异的重要部分。经济学家通过不同类型的工作或职业中人口群体的过分代表性或代表性不足来表征职业隔离。今天，拉丁裔在低薪职业中仍然过分代表，并且在提供足够的薪水，福利和工作条件的职业中的代表性大大不足。西班牙裔妇女中排名前四的职业是办公室和行政助理，销售人员，食品准备工作人员和医疗保健支持人员。在这四个低薪职业中，劳动力中所有西班牙裔妇女的近一半是。
移民与人工智能的区域专业化
我研究了 2000 年至 2018 年期间美国通勤区在 AI 相关职业方面的专业化。我根据人口普查职业名称中的关键词来定义与 AI 相关的工作。使用 Lin (2011) 中的方法来确定新工作，我通过对 AI 相关职业的就业增长进行加权，以衡量 1990 年后增加的这些职业的职位份额，从而衡量与 AI 相关的工作增长。总体而言，AI 相关活动的区域专业化反映了 IT 的区域专业化。然而，该行业中的外国出生和本土出生的工人往往聚集在不同的地方。虽然外国出生的人在 AI 相关工作方面的专业化在私营部门就业占主导地位的高科技中心最为强，但本土出生的人在 AI 相关工作方面的专业化在军事和太空相关研究中心最为强。从全国来看，自 2000 年以来，外国出生的工人占 AI 相关职业就业增长的 55%。在回归分析中，我发现，受过大学教育的移民供应量大幅增加的美国通勤区在 AI 相关职业方面更加专业化，而这种专业化的提高完全归功于外国出生工人的就业。我的结果表明，获得高技能工人制约了 AI 相关的就业增长，而受过大学教育的移民有助于缓解这一限制。
算法与夏娃：人工智能将如何影响女性的工作
新的分析（Lane，2024 [1] ）强化了人工智能暴露与就业之间存在正相关关系的观点。它还表明，在 2012 年至 2022 年期间，在高度暴露于人工智能的职业中，女性的就业增长甚至高于男性（同时控制了其他技术进步、离岸外包和国际贸易以及职业和国家层面的趋势）。但是，很难确定这是否是人工智能的影响。这种差异并非表明人工智能创造了更适合女性的机会，而是可能反映了传统上以男性为主导的职业中性别隔离的减少，这些职业通常需要高等教育。换句话说，尽管在人工智能暴露程度最高的职业中女性代表性不足（图 2 顶部），但 2012 年至 2022 年期间，许多此类职业中的女性代表性都有所增加，例如首席执行官的比例从 25% 降至 32%，科学和工程专业人士的比例从 27% 降至 31%。
退伍军人卫生管理
4标题38和Hybrid 38职业免于标题5竞争性服务招聘要求。VA手册5005/161，人员配备，2024年1月29日，第二部分，第3章。vacaa和VCQEA还为弗吉尼亚州秘书奠定了授权的权力，并直接任命了合格的候选人，以确定为OIG所确定为短缺的职业，尽管有竞争力的服务和优先权要求要求在5 U.S.C.中。§§3304和3309-3318; 38 U.S.C.§7412。基于OIG的2023财年决定，弗吉尼亚州秘书应用了这一额外权力，以授予退伍军人对14个职业（包括心理学）的偏好资格要求放弃。可以在2023年1月10日，https://dvagov.sharepoint.com/sites/sites/sites/vhahrhrhrhrhrhrhrhrhrhrhrhub/sitepages/wfppages/wfppshortage.aspx中找到，可以在附录A. VHA A. VHA Workforce Management and Consulting办公室中找到一份具有直接租用权限的职业清单。（此站点无法公开访问。）
培训时间，机器人和技术失业
近几十年来，美国的职业结构发生了很大变化，高技能的职业相对于中低技能的角色增加了其就业份额。尽管大部分文献都研究了这些长期模式，但对职业组成的短期动力学的关注较少。在本文中，我们记录了对高技能劳动力的需求飙升，但获得这些职业所需的培训要求也增加了。相比之下，对低技能和中产阶级职业的培训要求保持相对恒定。使用职业信息网络（O*NET）和人口普查数据，我们计算出，由于高技能职业的增长，从2006年的6.29岁增加到2019年的6.29岁到2019年的7.04年。这样的变化可以通过影响长期职业结构，并通过使流离失所者的短期职业流动性通过使他们过渡到扩大高技能的职业的长期来增加失业率。职业转换的障碍在很大程度上被某些职业流离失所的时期中更加相关。最近的技术进步表明，可以迅速采用制度（AI）和机器人技术，从而重塑了发达经济体中劳动力的职业结构。1个机器人已经可以在人工干预的情况下可能在各种职业中执行各种任务，包括焊接，绘画和包装。机器人便宜2因此，虽然劳动力替代技术被迅速而广泛地采用，但职业流动性的障碍会增加。在本文中，我们研究了这两个因素之间的相互作用如何导致技术失业的出现。在（i）技术的到来可以使某些职业中的工人取代以及（ii）培训障碍阻碍职业流动性的环境中，我们建立和校准了动态的多占用增长模型。我们将职业建模为构成一组任务的生产单位。具有类似的精神，与不断增长的有关基于任务的技术变革的文献相似，我们假设当前的技术允许广泛定义的资本（即机器人）执行现有任务的子集，并且在这些任务中，劳动力和资本是完美的替代品。
16 个职业集群
农业综合企业系统 涉及协调所有有助于农产品、动植物产品和其他自然资源的生产、加工、营销、分销、融资和开发的活动的职业。 动物系统 涉及饲养和照料动物以及开发更有效的肉类、家禽、蛋类和奶制品生产和加工方法的职业。 工人研究家养农场动物的遗传、营养、繁殖、生长和护理。 包括为农场和非农场动物提供医疗服务的工人。 环境服务系统 涉及水和空气污染控制、回收、废物处理和公共卫生问题的职业。 工作包括危险废物管理、研究和质量控制。 食品产品和加工系统 涉及大宗食品生产、新食品来源的发现、食品成分的分析以及根据消费者需求开发加工、保存、包装或储存食品的方法的职业。 包括那些监控行业和政府法规遵守情况的人。 自然资源系统 开发、使用、维护、管理和分析自然资源的职业。包括捕捉和诱捕各种海洋生物。工作可能涉及娱乐、野生动物、保护、采矿、伐木或石油钻探。植物系统与种植粮食、饲料和纤维作物以及研究植物及其生长有关的职业，以帮助生产者满足消费者需求，同时保护自然资源和维护环境。工作可能包括营养分析或基因工程。动力、结构和技术系统工人将工程、液压、气动、电子、动力、结构和控制知识应用于农业领域。他们设计农业结构以及机械和设备。
人工智能对老挝人民劳动力市场的影响
人工智能正在改变全球劳动力市场。现有研究主要关注发达经济体，但对发展中经济体和最不发达经济体的了解甚少。人工智能对不同国家劳动力市场的影响差异不仅源于职业的普遍性差异，还源于不同国家职业的任务组成存在差异。Brynjolfsson 等人提供了机器学习适用性的估计。(2019) 针对美国 O*NET 数据库中收集的工作活动。我们提出了一种新方法，将这些或类似的人工智能影响衡量标准转化为工作活动层面的其他国家。为此，我们评估了 O*NET 数据库中工作活动的文本描述与发展中国家和最不发达国家（特别是世界银行的 STEP 技能测量计划）调查中得出的工人技能之间的语义相似性。我们以最不发达国家老挝人民民主共和国与邻国发展中国家越南的比较为例，说明了我们的方法。我们的方法可以描述这些国家的个人和职业的工作在多大程度上受到破坏性数字化的影响，破坏性数字化使工人面临被取代的风险，而变革性数字化则往往使工人受益。我们发现，老挝人民民主共和国的职业不太可能像越南那样处于机器领域，工人将不得不适应转型后的职业，并面临部分被取代的风险。
为澳大利亚能源转型培养技能
注：1：如果大多数 4 位数职业都处于短缺状态，则 3 位数职业被归类为短缺职业；3. 其他类别包括 89 个其他 4 位数职业，占可再生能源劳动力的 38% 资料来源：2：2022 年技能优先清单，国家技能委员会 (2022)；埃森哲对 Climateworks 提供的数据的分析；ABS；Burning Glass 数据；VOCSTATS；DESE 高等教育统计数据
基于行业的认证 - Texas.gov
在现代劳动力市场中，第三方行业认证的作用越来越大。德克萨斯州劳动力投资委员会 (Council) 进行的研究将行业认证定义为行业认可、第三方评估和全国通用的证书。委员会的研究还发现，许多中等技能的科学、技术、工程和数学 (STEM) 职业不仅需求量大，而且与具有类似教育要求的非 STEM 工作相比，工资通常更高，这些职业需要高中以上但四年制的学位。这些中等技能的 STEM 职业是劳动力的重要组成部分。这些职业的预计就业增长表明，参加教育和劳动力培训计划并获得雇主重视的证书（例如行业认证或执照）的学生将从更强劲的就业中受益。