# Макроскоп (Macroscope)

> Открытая сводная картина того, что на самом деле происходит с миром: показатели всех стран на одной шкале времени и рядом — официальные прогнозы ООН и МВФ, сверенные с фактом. У каждого числа — первоисточник. 237 стран и мир: демография (ООН World Population Prospects 2024, национальная статистика 64 стран), миграция (ООН International Migrant Stock 2024, беженцы УВКБ ООН, переводы мигрантов), интернет и связь (Всемирный банк с данными МСЭ), ВВП на душу, урбанизация, образование и работа женщин, экономика МВФ (рост, инфляция, долг, бюджет, текущий счёт), реальные цены на жильё (BIS), электричество (Ember), военные расходы (SIPRI), гибель в вооружённом насилии (UCDP), годы войн (UCDP/PRIO с 1946 года; раньше — большие войны по датам из справочников) и их связь с рождениями (get_war_births: каждая война против довоенного тренда и мирных стран той же рождаемости, мировые войны против нейтральных стран по рождениям Human Mortality Database с XVIII века, рождения по месяцам после начала войны, регионы Колумбии, Мексики и Украины); 12 прошлых выпусков прогноза ООН (1998–2022: население, рождения, смерти, рождаемость, младенческая смертность, миграция, продолжительность жизни) и 39 выпусков прогноза МВФ (2007–2026) сверены с фактом по каждой стране, а ошибка прогноза населения ООН разложена на причины: пересчёт стартовой численности, рождения, смерти и миграцию; плюс около ста подробных случаев: национальные прогнозы населения, рождений и миграции (Европа, Азия, Америка, Африка, Океания) и прогнозы центробанков (ФРС, ЕЦБ, банков Англии, Канады, Японии, России, Индии, Турции, Бразилии, Мексики, Австралии, Новой Зеландии, ЮАР), опроса профессиональных прогнозистов США, Минфина и Управления бюджетной ответственности Великобритании, Еврокомиссии (Греция, Италия), бюджетного управления Конгресса США, допущений бюджета России (курс, нефть, рост, инфляция), допущений бюджетов президента США, прогнозов правительства Японии, прогнозов цен нефти и газа Минэнерго США и мировые прогнозы солнечной энергетики EIA против факта. Данные на 2026-10-07. English summary below.

Также доступны питание и здоровый рацион, покупательная способность, покупки онлайн, время людей, библиотеки, питомцы, земля и климат. Через list_datasets/get_dataset — 149 наборов своей структуры: цифровое потребление, компании Amazon/Ozon/RWB, игры Steam, религиозные общины и амиши, музеи, Википедия, GitHub, модели ИИ, отзывы статей, природа и экзопланеты. Компании и общины сохраняют собственные сущности; границы, пропуски и оценки не превращаются в точные показатели стран.

Ограничения интернета и связи: раздел internet в list_indicators, вопрос https://macroscope.is/ru/chart/fiksiruyut-ogranicheniya-svyazi/, подробные записи list_datasets(query="internet")/get_dataset. Access Now STOP: случаи по затронутой территории и отчётному году, 2016–2025; продолжающиеся ограничения входят в каждый год, категории пересекаются, пропуски не нули, мировой итог не равен сумме многострановых записей. internet_stop_events содержит source_row/record_id внутри снимка, исходные даты и флаги; internet_stop_counts — положительные, известные и неизвестные признаки. Freedom House: четыре экспертные шкалы 2019–2025, 21 вопрос за 2025; больше баллов — свободнее, не проценты; период июнь предыдущего года — май года выпуска. Это исторические данные, не текущий статус доступности сервиса. /ru/data/#internet.
Криптоактивы: раздел crypto общего каталога и вопросы crypto_* на https://macroscope.is/ru/chart/. Coin Metrics Community: цены на конец года, капитализация, предложение, заявленные спотовые обороты, транзакции, средние активные адреса и хешрейт; stETH, стейблкоины, токены золота и BUIDL в Ethereum. WLD означает мировой охват отдельного именованного актива, не сумму крипторынка. list_datasets(query="crypto") и get_dataset дают закрытые месяцы и последние полные дни с датой каждой метрики; типы cryptoasset, blockchain и defi_pool не превращены в страны. growthepie: только собственные метрики 27 сетей, CC BY 4.0, без рядов других поставщиков. Curve: обороты, комиссии трейдеров и стоимость резервов трёх пулов из первичного API. Uniswap v2 USDC/WETH: резервы по блокам из состояния Ethereum. Это выбранные пулы, не итог DeFi; единицы USDC/WETH не USD; dated_snapshot сохраняет время снимка Curve. Обследования ФРС/ЕЦБ/FCA в 22 странах сохраняют знаменатель: использование за год не текущее владение; цели среди владельцев не доли всего населения; у ЕЦБ разрыв вопроса в 2024. Адреса не люди, оборот не вложенные деньги. Coin Metrics — CC BY-NC 4.0, не коммерческая лицензия. Подробнее: https://macroscope.is/ru/data/#crypto.
Промышленность и отходы: раздел industry общего каталога и вопросы industry_* на https://macroscope.is/ru/chart/. Отходы: бытовые (муниципальные) отходы на человека и их судьба (ОЭСР, Всемирный банк What a Waste 3.0 — один отчётный год на страну), все отходы с минеральными и без них, упаковка и пластиковая упаковка с долей переработки (Евростат), электронные отходы: образовано, собрано, переработано (UNITAR через базу ЦУР ООН; собрано — не переработано). Производство: сталь (worldsteel, 20 крупнейших стран и мир), цемент, алюминий, медь (USGS MCS), уголь, нефть, газ, литий, редкие земли (Energy Institute через OWID), индексы промышленного производства (ОЭСР 2015=100, Евростат 2021=100; индекс сравнивает страну только с ней самой), доля обрабатывающей промышленности в ВВП и её объём на человека (Всемирный банк, ЮНИДО). Типизированные наборы: waw_projections (модель Всемирного банка на 2030–2050) и oecd_plastics_scenarios (сценарии ОЭСР до 2060) — сценарии, не прогнозы. Сверка прогнозов спроса на сталь worldsteel с фактом — get_forecast_case(case_id="wld_worldsteel_demand"). Подробнее: https://macroscope.is/ru/data/#industry.
Наука, космос и технологии: раздел science общего каталога и вопросы science_* на https://macroscope.is/ru/chart/. Исследования и разработки (ОЭСР MSTI): кто выполняет (компании, государственные институты, университеты, % ВВП) и кто платит (бизнес, государство, из-за рубежа, % GERD), все расходы GERD в млрд долларов по ППС 2020 года, государственный бюджет на науку GBARD (млрд долларов, % ВВП, доля обороны и космоса) — бюджет, а не расходы GERD; исследователи на 1000 занятых и в тысячах в эквиваленте полной занятости, триадные патентные семьи. Евростат: исследования в компаниях на жителя, исследователи по числу людей (не ЭПЗ). ЮНЕСКО UIS: доля женщин среди исследователей. ВОИС: патентные заявки по стране заявителя во всех ведомствах мира и за рубежом, заявки PCT — заявки, не выданные патенты; национальные заявки резидентов — отдельный ряд resident_patent_applications (по ведомству). Космос: расходы НАСА и их доля в федеральном бюджете (OMB, бюджетные годы США), взносы стран в программы ЕКА и типизированный набор esa_budget (бюджеты ЕКА 2016–2026 с инфографик ЕКА — бюджет, не исполнение), орбитальные пуски; электромобили и зарядки. Подробнее: https://macroscope.is/ru/data/#science.
Образование и навыки: раздел education общего каталога и вопросы education_* на https://macroscope.is/ru/chart/. PISA (ОЭСР, 15-летние; чтение с 2000, математика с 2003, естественные науки с 2006; средние баллы, доля ниже уровня 2, доля на уровнях 5–6), TIMSS (IEA, 4 и 8 классы, 1995–2023; средние и доля ниже ориентира 400), PIRLS (IEA, чтение в 4 классе, 2001–2021), PIAAC (ОЭСР, взрослые 16–65 лет; цикл 1 — 2012, 2015, 2017 по году сбора, цикл 2 — 2023; грамотность и счёт в целом, у 16–24 и у 55–65 лет, доля на уровне 1 и ниже; адаптивное решение задач только 2023 — с решением задач цикла 1 не сравнивается). Шкалы исследований разные: балл PISA не равен баллу TIMSS. Наборы education_pisa, education_timss, education_pirls, education_piaac (list_datasets/get_dataset) дают стандартные ошибки, значимость изменений, флаги сопоставимости и особые выборки (Россия в PIAAC-1 без Москвы, Россия нет в PISA 2022 и TIMSS 2023, отложенный PIRLS 2021, низкая ответность в PISA 2022). NAEP (NCES, США; долгосрочный тренд 9, 13 и 17 лет с 1971 года, основной NAEP 4, 8 и 12 классов; набор education_naep — средние, процентили 10–90, значимость NCES, штаты) и HBSC (ВОЗ, опрос школьников 11–15 лет 2014, 2018, 2022; набор education_hbsc — соцсети, сон, школьная нагрузка, отношение к школе, самочувствие, по полу, возрасту и достатку; без ошибок, разница в 1–2 пункта не значима). Подробнее: https://macroscope.is/ru/data/#education.
Диплом и работа: раздел labour_education общего каталога и вопросы labour_education_* на https://macroscope.is/ru/chart/. ФРБ Нью-Йорка (рынок труда выпускников, по микроданным CPS и ACS, с 1990 года): безработица выпускников 22–27 лет, ровесников без диплома, всех выпускников 22–65 и всех работников 16–65 (скользящее среднее 3 месяцев), работа не по диплому, зарплаты бакалавров и выпускников школы в долларах 2025 года, исходы по специальностям; набор labour_education_nyfed. BLS: месячная безработица 25 лет и старше по четырём уровням образования с 1992 года, с сезонной поправкой (октября 2025 нет); набор labour_education_bls. Евростат lfsa_urgaed и lfsa_ergaed: безработица и занятость по возрасту (15–24, 20–24, 25–29, 25–64), полу и ISCED 0–2/3–4/5–8 с 1983 года; набор labour_education_eurostat. ОЭСР «Образование в цифрах»: безработица и занятость 25–34 и 25–64 со стандартными ошибками, заработки относительно полного среднего (= 100); набор labour_education_oecd. МОТ (ILOSTAT): безработица и занятость по образованию (базовое, среднее, продвинутое) для 15–24, 25+ и 25–34 лет во всех странах — национальные обследования, а не модельные оценки, с меткой ненадёжности; набор labour_education_ilostat. Уровни образования у источников разные и не смешиваются. Подробнее: https://macroscope.is/ru/data/#labour_education.

Цифровое расширение: ntia_* — интернет-пользователи США 15+, ошибки выборки и возрастные группы в digital_us_ntia; cetic_* — интернет-пользователи Бразилии 10+, разрезы в digital_brazil_cetic; digital_uk_ofcom — измерения Ipsos iris для интернет-пользователей Британии 18+ в мае (не годовое среднее); dsa_tiktok_recipients — средние monthly active recipients за H1 2025, digital_eu_tiktok_dsa, страны нельзя складывать как уникальных людей. Группы населения не смешиваются.

Навыки и поведение: digital_eu_skills — DSI 2.0 за 2021/2023/2025 по возрасту, полу, образованию и месту проживания; digital_eu_ai_groups — ИИ по тем же группам, 2025. eu_skills_* и групповые eu_genai_use_* имеют подписанный знаменатель. digital_us_teens_ai — Pew, подростки и родители; digital_uk_media_literacy — Ofcom, участие в соцсетях, ИИ и распознавание рекламы, опрос 2025. digital_uk_news — новости и доверие, опрос ноября 2025 — марта 2026, годовой вид 2026. У Ofcom методический разрыв; доверие измерено среди пользователей каждого канала. digital_eu_snap_dsa / dsa_snap_recipients — Snapchat, H1 2026, один срез без межпериодного сравнения.

Цифровое потребление: показатели eu_* — Eurostat, доли всех лиц 16–74 лет (соцсети, мессенджеры, контент, генеративный ИИ); search_*_share — годовые доли поисковых переходов Statcounter, а не людей или запросов; cnnic_* — Китай с отдельными знаменателями; pew_*_ever_use — взрослые США 18+; pew_teen_* и pew_parent_* — подростки 13–17 и их родители, опрос осени 2025. В list_datasets(query="digital") — месячные поисковые/ИИ-переходы, исходные обследования и Weixin/WeChat/QQ как platform, не показатели страны. Пример: /api/v1/datasets/digital_ai_chatbot_referrals?page=0. Для поиска сохранены и месяцы, и собственные годовые агрегаты источника: их нельзя складывать. Пропуски не заполняются; условия повторного использования — у набора.

## Как получить данные (не разбирайте HTML)
Рынки: https://macroscope.is/ru/chart/aktsii-svezhie-indeksy-rost/ и /ru/data/#markets. market_equity_index и market_long_yield — свежие месячные индексы и ставки ОЭСР; shiller_* — CAPE, цены, прибыль и дивиденды. На годовой оси последний опубликованный месяц, точный период у каждого значения (observation_periods). get_market_latest(location="USA") возвращает текущий срез с датами и качеством. markets_banking_crises — 164 эпизода таблицы A1 МВФ 2026, с сохранёнными расхождениями источника. Остальные market_* — WDI: капитализация, торги, компании, кредит и годовые изменения акций (историческая выборка 1990–2022; различия валютной базы описаны у показателя). us_treasury_*, us_yield_spread_*, us_breakeven_10y, us_fed_funds — ФРС H.15 напрямую; ставки не являются доходностью портфеля. list_datasets(query="markets") возвращает месячные ставки, квартальное жильё и исходные годовые показатели. get_market_cycles(location="JPN", asset="housing") — рассчитанные при сборке падения от наблюдаемого пика ≥20% и восстановление: акции по месяцам ОЭСР, при отсутствии — архив WDI; жильё по кварталам. asset="equity_wdi" явно выбирает WDI. open — до последней точки источника, data_gap — наблюдение оборвалось; ни одно не означает состояние рынка сегодня. Дороговизна и падение не устанавливают наличие пузыря или банковского кризиса.

- MCP-сервер (Streamable HTTP; чтение без авторизации, запись — по личному ключу): https://macroscope.is/mcp — подключите как удалённый MCP-коннектор (Claude Code: `claude mcp add --transport http macroscope https://macroscope.is/mcp`).
- REST API (чтение без ключа): https://macroscope.is/api/v1/ — те же операции; OpenAPI: https://macroscope.is/api/v1/openapi.json. Ответы в JSON (у таблиц format=csv), с единицами и ссылками на первоисточники; lang=ru (по умолчанию) или lang=en.
- Порядок работы: search_locations → код страны (ISO3; мир — un-900); затем get_insights — готовые наблюдения по стране и показателям (те же, что под графиком на сайте: динамика, переломы трендов, что менялось одновременно, связь уровней и годовых изменений, место среди стран с тем же доходом, что обычно идёт первым по всем странам, ошибки прошлых прогнозов, куда ведёт текущий); get_series — ряды; get_forecast_checks — все строки сверки прогнозов; compare_indicators — два показателя по всем странам за год.
- Инструменты и запросы:
  - get_market_latest — /api/v1/markets/latest: Свежие месячные данные рынков. Последние опубликованные месяцы: индексы акций и долгосрочные ставки ОЭСР, ставки США ФРС, CAPE, цены, прибыль и дивиденды Шиллера. У каждого показателя дата, источник и качество, сопоставление с тем же месяцем прошлого года и декабрём 2022; пропуски не заполнены; сравнения не пересекают разрыв методики B. Не котировки в реальном времени.
  - get_market_cycles — /api/v1/markets/cycles: Падения рынков и восстановление. Падения от наблюдаемого пика не менее 20%: акции по месячным индексам ОЭСР (при отсутствии — архив WDI), жильё по квартальным реальным ценам BIS. Пик, дно, глубина, восстановление и незавершённые эпизоды; вычислены при сборке. Годовая частота скрывает падения внутри года. Отсутствие данных не равно восстановлению. Это ценовые эпизоды, не каталог банковских кризисов и не диагноз пузыря.
  - list_datasets — /api/v1/datasets: Наборы данных: рынки, общество, интернет и криптоактивы. Публичные наборы со своей структурой: рынки (капитализация и торги WDI, месячные доходности ФРС H.15, квартальные цены жилья BIS, месячные индексы ОЭСР и CAPE Шиллера, 164 банковских эпизода из МВФ 2026; ставки не равны доходности портфеля), ограничения интернета и связи (случаи Access Now STOP, территории, отчётные годы и неизвестные признаки), экспертные баллы Freedom House; криптоактивы (цены, капитализация, предложение, спотовые обороты, адреса и транзакции Coin Metrics; владение/использование по ФРС, ЕЦБ, FCA; собственные показатели сетей growthepie, выбранные пулы Curve и Uniswap из первичных API/блокчейна), религиозный состав и общины, вера и практика, смена принадлежности, религия мигрантов, ограничения религии; WVS/EVS с разными знаменателями, исторические конфессии и течения ислама; цифровое потребление (поисковые и ИИ-переходы Statcounter, обследования Eurostat/CNNIC/Pew/NTIA/Cetic/Ofcom, навыки и ИИ по группам, подростки и родители, новости и медиаграмотность, аудитории TikTok/Snapchat DSA, аккаунты WeChat/QQ), библиотеки, время людей, амиши, питомцы, COVID, GitHub, модели ИИ, отзывы научных статей, питание, земля, климат, Amazon/Ozon/RWB и Steam; сравнимые тесты образования (PISA, TIMSS, PIRLS, PIAAC со стандартными ошибками и флагами сопоставимости); диплом и работа (безработица, работа не по диплому и зарплаты выпускников США — ФРБ Нью-Йорка, месячная безработица 25+ по образованию BLS, безработица и занятость по возрасту и ISCED Евростата, ОЭСР «Образование в цифрах» со стандартными ошибками и относительными заработками, национальные обследования МОТ по всем странам — не модельные оценки). Показывает сущности, меры, периоды, лицензию и первоисточник. Доли людей, переходы, аккаунты и часы имеют разные определения; месяцы и годовые агрегаты не складываются. Адреса не люди, оборот не приток капитала; CC BY-NC 4.0 у Coin Metrics. count/observations относятся к найденным наборам до limit; catalog_datasets/catalog_observations — ко всей базе.
  - get_dataset — /api/v1/datasets/{dataset}: Набор данных: наблюдения и происхождение. Одна небольшая страница наблюдений (до 100 строк), исходные единицы, тип и id сущности, начало/конец периода, временная база, JSON dimensions, флаги качества, ссылка на источник и SHA256 исходного файла. В ответе есть следующая страница и ссылки на полные CSV. Неравенства в dimensions.operator остаются границами, а не точными значениями. Для криптоактивов: month_end — значение на конец месяца, calendar_month — сумма или среднее согласно dimensions.aggregation, last_complete_day — собственная дата последнего наблюдения метрики. dated_snapshot — снимок резервов Curve с исходной временной меткой и блоком в dimensions. Собственные данные growthepie — CC BY 4.0; выбранные пулы не итог DeFi, а USDC/WETH не USD. Пропуски не заполняются, выборка токенов не весь рынок. Для религии: принадлежность, вера и практика различаются; вложенные переписные группы нельзя складывать, периоды и знаменатели сохранены.
  - search_locations — /api/v1/locations: Найти страну или регион. Ищет страны и регионы (237 стран, мир, регионы ООН, группы по доходу, ЕС) по названию на русском или английском или по коду и возвращает коды для других запросов.
  - get_insights — /api/v1/insights: Что видно в данных. Главный инструмент для вопросов «почему», «что с чем связано», «насколько ошибались прогнозы», «куда идёт». Готовые наблюдения с числами по одной или нескольким странам (до 6) и показателям (до 6) — те же, что под главным графиком сайта: как менялся каждый показатель (пик, пороги вроде СКР 2,1, переломы тренда), что происходило с остальными показателями в годы самого резкого изменения главного, связь главного показателя с каждым другим по уровням и по изменениям год к году (с поправкой на автокорреляцию и проверкой сдвигов во времени), где страна стоит среди стран с тем же доходом (рождаемость, продолжительность жизни, интернет) и что обычно идёт первым по всем странам (горожан больше половины, жизнь дольше 60 лет, женщины в вузах, интернет — и падение рождаемости ниже 3 и 2,1), сколько прошлых выпусков ООН и МВФ ошиблись и в какую сторону (население, рождения, рождаемость, миграция, продолжительность жизни, рост, инфляция, бюджет), когда прогноз ждал сегодняшнего уровня, где МВФ и ООН расходятся в численности населения, и куда ведёт текущий прогноз. Показатели — от демографии и миграции до беженцев, электричества, цен на жильё и конфликтов. Для нескольких стран — сравнение. Ответ содержит view_url — тот же вид на сайте для человека.
  - get_popular_findings — /api/v1/findings/popular: Что людям интересно. Находки из ленты Макроскопа (карточки: два числа на одной шкале и год обгона — смертей больше, чем рождений, пожилых больше, чем детей, интернет против безопасной санитарии, страна против известной страны; ошибки прогнозов ООН и МВФ, в том числе по миграции и продолжительности жизни, расхождения МВФ и ООН, ВВП против электричества, что обычно идёт первым, страны с одинаковым стартом и разными путями, рекорды по мигрантам, беженцам, энергии и конфликтам) с анонимными счётчиками отметок посетителей «интересно
  - list_collections — /api/v1/collections: Коллекции карточек. Коллекции ленты Макроскопа: вопрос и карточки, которые на него отвечают, по порядку, и вывод с ключевыми числами и источниками. kind=chain — цепочка (каждая карточка отвечает на вопрос предыдущей), build — сборка (факты из разных областей сходятся к выводу); author=editorial — редакция. У каждой — страница (url: /s/<slug>/, это лента, открытая на коллекции) и короткая ссылка (short_url: /<код>). Целиком — get_collection.
  - get_collection — /api/v1/collections/{collection}: Коллекция карточек целиком. Одна коллекция по id (col:…), slug страницы на любом языке или короткому коду: вопрос, вступление, шаги — карточки по порядку (заголовок, текст, источник, ссылки на страницу карточки, короткую ссылку и график) со связками между ними — и вывод: заголовок, текст, ключевые числа (у каждого — карточка, откуда оно) и первоисточники.
  - get_user_profile — /api/v1/users/{handle}: Профиль человека. Открытая часть профиля человека на Макроскопе по нику: имя, ник, инициалы, несколько слов о себе, месяц, с которого он здесь, ссылка на его страницу (/ru/u/<ник>/), сколько у него подписчиков и подписок, его открытые коллекции (до 20, не черновики, со статусом) и что он отметил важным (до 50, новые первыми, с его словами и ссылкой на карточку). Почта, отметки «интересно» и что человек читал не раскрываются. Без ключа.
  - list_user_collections — /api/v1/users/{handle}/collections: Коллекции человека. Открытые коллекции карточек, которые собрал человек с этим ником, новые первыми: вопрос, вид, карточки по порядку с его пояснениями, вывод автора, ссылка на страницу коллекции (/ru/u/<ник>/s/<id>/) и статус — published (открыта по ссылке и подписчикам), review (у редакции), approved (редакция приняла: только такие попадают в общую ленту), rejected (редакция не взяла, коллекция открыта по ссылке). Черновики не показываются. Коллекции редакции — list_collections. Без ключа.
  - suggest_research — /api/v1/suggestions/research: Предложить исследование. Предложить редакции вопрос или направление исследования: что стоит проверить на данных и почему, со ссылками. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…; выдаётся в карточке «Профиль» ленты аккаунту с ником, раздел «Ключи для агентов»). Предложение уходит в очередь редакции и на сайт само не попадает; ответ — id и статус new, решение и ответ редакции — my_suggestions.
  - suggest_source — /api/v1/suggestions/source: Предложить источник данных. Предложить редакции первоисточник данных: название, ссылка, лицензия, что в нём есть и зачем он Макроскопу. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…). Уходит в очередь редакции; загрузка новых источников — только после решения редакции.
  - submit_collection_draft — /api/v1/suggestions/collection: Предложить коллекцию карточек. Черновик коллекции для редакции: вопрос, вид (chain — каждая карточка отвечает на вопрос предыдущей, build — факты из разных областей сходятся к выводу), 3–7 карточек ленты по id (из get_popular_findings или /data/feed/ids.json; неизвестные id — ошибка 400), заметки к шагам и вывод. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…). Уходит в очередь редакции; вывод не должен утверждать причин, которых данные не показывают. Принятый редакцией черновик становится коллекцией автора со статусом approved: страница под его ником (list_user_collections) и обложка в общей ленте.
  - my_suggestions — /api/v1/suggestions: Мои предложения. Предложения владельца ключа (по ключу, через MCP и из профиля на сайте) со статусом — new (ждёт редакции), accepted, rejected — и ответом редакции. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
  - mark_important — /api/v1/important: Отметить важным. Отметить карточку или коллекцию «Важное» от имени владельца ключа, с его словами (до 280 знаков; повторный вызов меняет слова). Отметка открытая: видна на странице человека, в get_user_profile и в ленте его подписчиков («<имя> отметил(а) важным»); с отметками «интересно» не связана. id — из get_popular_findings, list_collections, list_user_collections или /data/feed/ids.json; неизвестный id — ошибка 400. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
  - unmark_important — /api/v1/important/remove: Снять отметку «Важное». Снять отметку «Важное» владельца ключа с карточки или коллекции. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
  - follow — /api/v1/follows: Подписаться на человека. Подписать владельца ключа на человека по нику: его отметки «Важное», новые коллекции и принятые редакцией предложения появятся в ленте «Подписки», а отмеченное им чуть чаще попадает в общую ленту. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
  - unfollow — /api/v1/follows/remove: Отписаться. Отписать владельца ключа от человека по нику. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
  - get_location — /api/v1/locations/{location}: Профиль страны или региона. Главное о стране или регионе: последняя рождаемость и рождения с источником, пик рождений, ключевые значения ООН (1950–2100), национальная статистика с примечаниями и с какого года она продолжает ряд ООН (national.un_join: join_year, расхождение с оценками ООН по годам; national.published_decimals — сколько знаков после запятой даёт источник, если меньше двух: рождаемость DANE и SRS «1,0»), сверка с прогнозом ООН-2024, связанные случаи «прогноз против факта».
  - list_indicators — /api/v1/indicators: Показатели и единицы. Все показатели стран и мира с определениями, единицами, источниками, временной базой и охватом: демография и прогнозы, миграция, рынки и оценки, облигации и ставки, экономика, потребление и бедность, питание, здоровье, время людей, культура, религия и убеждения, цифровизация, ограничения связи и свобода интернета, энергия, промышленность и отходы, земля, климат, наука, космос и технологии (исследования, патенты, космические бюджеты, электромобили), образование и навыки (сравнимые тесты PISA, TIMSS, PIRLS, PIAAC; шкалы разных исследований не смешиваются), диплом и работа (безработица, занятость и заработки по уровню образования: ФРБ Нью-Йорка, BLS, Евростат, ОЭСР, МОТ; уровни образования у источников разные), безопасность. Тип наблюдения отличает опубликованные значения от обследований и модельных оценок. Для показателей internet_* случаи STOP отличаются от экспертных баллов Freedom House (больше — свободнее); год оценки обозначает выпуск. Наборы других сущностей доступны через list_datasets.
  - compare_indicators — /api/v1/compare: Сравнить два показателя по странам. Любые два показателя базы (демография, миграция и беженцы, интернет и связь, ВВП, урбанизация, образование, экономика МВФ, цены на жильё, электричество, конфликты) за один год по всем странам или выбранным: точки X и Y, корреляции Пирсона и Спирмена, наблюдения (медианы для трети стран с наименьшим и наибольшим X), годы с данными, ссылка на вид «Все страны» на сайте.
  - get_forecast_checks — /api/v1/forecast-checks: Прошлые прогнозы ООН, МВФ и Евростата против факта. Сверка прошлых выпусков прогноза ООН (WPP 1998–2022: население, рождения, смерти, рождаемость, младенческая смертность, чистая миграция, продолжительность жизни мужчин и женщин, возраст матери; source=components — почему ошибся прогноз населения: пересчёт старта, рождения, смерти, миграция) и прогнозов МВФ (WEO: рост ВВП, инфляция, долг, баланс бюджета, текущий счёт, безработица, ВВП на душу, население) с фактом по любой стране, а для стран Европы — прогнозов Евростата EUROPOP 2013–2025 (рождаемость, население, миграция, продолжительность жизни). Без location — сводка по всем странам: медианная ошибка и доли ошибок в каждую сторону.
  - get_series — /api/v1/series: Временные ряды. Годовые ряды любых показателей стран и мира из list_indicators: демография и прогнозы, экономика, питание, здоровье, время людей, культура, земля, климат и технологии. Опубликованные наблюдения, обследования и модельные оценки сохраняют kind и временную базу источника; пропуски не заполняются. До 10 стран и 6 показателей за запрос, с единицами и первоисточниками. Месячные снимки на годовой оси имеют time_basis=last_published_month_in_year, observation_periods и observation_qualities по годам; текущий год не является полным годовым средним. Компании, игры, общины и другие сущности — через get_dataset.
  - rank_countries — /api/v1/countries: Сравнить страны. Таблица 237 стран: последняя рождаемость и рождения, падение от пика, население 2024, прогноз ООН на 2100 год, медианный возраст, нагрузка пожилыми; сортировка, фильтр по региону и размеру.
  - list_forecast_cases — /api/v1/forecasts: Случаи «прогноз против факта». Подробные случаи, где архивы официальных прогнозов сверены с фактом: демография (IPSS, статистика Кореи и Тайваня, ООН, SSA, ONS, Евростат, Destatis, ISTAT, Росстат, а также национальные прогнозы Австралии, Новой Зеландии, Бразилии, Чили, Колумбии, Аргентины, Перу и других), миграция, энергетика США (EIA: газ, нефть, уголь, CO₂, ветер, солнце, цена нефти), прогнозы ФРС, ЕЦБ и других центробанков, опрос профессиональных прогнозистов США (ФРБ Филадельфии), прогнозы роста Минфина и Управления бюджетной ответственности Великобритании и Еврокомиссии (Греция, Италия), бюджет США (CBO), мировая солнечная энергетика (EIA), цены нефти и газа (краткосрочные прогнозы Минэнерго США), допущения бюджетов президента США, прогнозы правительства Японии, допущения бюджета России (курс доллара, нефть Urals, рост ВВП, инфляция). У каждого — раздел (section).
  - get_forecast_case — /api/v1/forecasts/{case_id}: Прогнозы и факт по случаю. Фактический ряд, все архивные прогнозы и разбор каждого: что ждали на последний год с фактом, расхождение, в каком году прогноз ждал сегодняшнего уровня.
  - get_un2024_vs_actual — /api/v1/un2024-vs-actual: Прогноз ООН-2024 против фактических рождений. По странам с данными за 2024–2025 годы, где национальный ряд рождений совпадал с оценками ООН в общие годы: рождения по среднему варианту ООН (июль 2024) против национальной статистики, расхождение и выход за 95%-интервал.
  - get_war_births — /api/v1/wars: Войны и рождения. Растёт ли рождаемость после войны и где из-за войн ошибались прогнозы. Каждая война на территории страны с 1955 года (UCDP/PRIO) против довоенного тренда и 10 мирных стран с той же рождаемостью: рождения, рождаемость и рождения на 1000 жителей во время войны, через 1–5 и 6–10 лет; большие войны до 1946 года (Первая и Вторая мировые и раньше) против стран, которые не воевали, по рождениям Human Mortality Database; медианы по всем войнам с тестом знаков; мировые войны (индекс рождений воевавших и нейтральных стран); рождения по месяцам после начала войны (Украина, Россия, Израиль, Армения, Азербайджан и другие, где есть месячные данные); регионы Колумбии, Мексики и Украины; ошибки прогнозов ООН в странах войны и их причины. С location — годы войн страны и её эпизоды.
  - get_key_findings — /api/v1/findings: Главные выводы. Главные выводы Макроскопа, посчитанные из данных (те же, что на сайте).
  - get_claims — /api/v1/claims: Сказано и сделано: заявления против фактов. Публичные обещания, цели и прогнозы с числом и сроком — главы правительств, министры, партии, законы и стратегии, центробанки, учёные, руководители компаний (kind executive) — рядом с тем, что вышло: дословная цитата на языке оригинала с переводом, дата и ссылка на первоисточник, обещанное значение и срок, факт к сроку из официальной статистики (и ряд базы Макроскопа, если он есть), исход в обе стороны: met, exceeded, near, late, missed, met_then_reversed; для события к дате (promise.kind event: посадка, первый полёт, начало продаж) — fact.happened, дата события или null, и fact.delay_years. Темы: migration, demography, waste, social, economy, energy, technology (электромобили, автономное вождение, продукты компаний, связь, ИИ), climate, science (ИиР, патенты, суперкомпьютеры, синтез), space. Исход — сравнение чисел, а не оценка человека.
  - get_sources — /api/v1/sources: Источники. Первоисточники: ООН WPP 2024, национальные ведомства, архивы прогнозов и поставщики единой базы, включая повседневную жизнь, культуру, платформы, землю и науку; национальные публикации можно отфильтровать по стране. Точное покрытие и исходные файлы — в get_series/get_dataset.
- Показатели базы (id для indicator, x, y): population (население, тыс. человек на 1 июля), births (рождения, тыс. рождений в год), deaths (смерти, тыс. смертей в год), natural_change (естественный прирост, тыс. человек в год), natural_change_rate (естественный прирост на 1000 жителей, на 1000 жителей в год), life_expectancy_65 (ожидаемая продолжительность жизни в 65 лет, лет), infant_mortality (младенческая смертность, смертей до 1 года на 1000 родившихся), tfr (суммарный коэффициент рождаемости, детей на женщину), life_expectancy_female (ожидаемая продолжительность жизни, женщины, лет), life_expectancy_male (ожидаемая продолжительность жизни, мужчины, лет), median_age (медианный возраст, лет), mean_age_childbearing (средний возраст матери при рождении ребёнка, лет), sex_ratio_at_birth (соотношение полов при рождении, мальчиков на 100 девочек), net_migration (чистая миграция, тыс. человек в год), net_migration_rate (чистая миграция на 1000 жителей, человек на 1000 жителей в год), tfr_order1 (рождаемость: первые дети, первых детей на женщину), tfr_order2 (рождаемость: вторые дети, вторых детей на женщину), tfr_order3p (рождаемость: третьи и следующие дети, третьих и следующих детей на женщину), mean_age_first_birth (возраст матери при первых родах, лет), completed_fertility (итоговая рождаемость поколения, детей на женщину; год — год рождения женщин), childless_share (бездетность поколения, % женщин; год — год рождения женщин), first_birth_by_26 (родили первого ребёнка к 26 годам, % женщин; год — год рождения женщин), first_birth_by_30 (родили первого ребёнка к 30 годам, % женщин; год — год рождения женщин), children_by_30 (детей к 30 годам, детей на женщину; год — год рождения женщин), excess_deaths_pct (сверхсмертность, % к тренду 2015–2019), births_hist (рождения: длинный ряд, тыс. рождений в год), birth_rate_hist (рождения на 1000 жителей: длинный ряд, рождений на 1000 жителей в год), tfr_hfd (суммарная рождаемость (hfd), детей на женщину), marriage_rate (браки на 1000 жителей, браков на 1000 жителей), marriages (браки, тыс. браков в год), adolescent_fertility (рождения у девушек 15–19 лет, рождений на 1000 женщин 15–19 лет), old_age_dependency (нагрузка пожилыми, человек 65+ на 100 человек 20–64 лет), pop_0_14 (дети до 15 лет, тыс. человек на 1 июля), pop_0_4 (дети до 5 лет, тыс. человек на 1 июля), pop_65plus (люди 65 лет и старше, тыс. человек на 1 июля), pop_80plus (люди 80 лет и старше, тыс. человек на 1 июля), remittances (переводы мигрантов на родину, % ВВП), internet_users (пользователи интернета, % населения), mobile_subscriptions (мобильные подписки, на 100 человек), fixed_broadband (фиксированный широкополосный доступ, подписок на 100 человек), gdp_per_capita_ppp (ввп на душу населения по ппс, долл. 2021 года по ППС), gdp_growth (рост реального ввп, % за год), inflation (инфляция, % за год, в среднем), gov_debt (государственный долг, % ВВП), unemployment (безработица, % рабочей силы), unemployment_ilo (безработица (оценка мот), % рабочей силы), youth_unemployment (безработица молодёжи 15–24, % рабочей силы 15–24 лет), gdp_per_capita_usd (ввп на душу населения в долларах, долл. США, текущие цены), gov_balance (баланс бюджета, % ВВП), current_account (сальдо текущего счёта, % ВВП), urban_population (городское население, % населения), women_tertiary_enrolment (высшее образование: охват женщин, % (валовой охват)), women_upper_secondary (женщины со средним образованием, % женщин 25+), female_labor_force (женщины в рабочей силе, % женщин 15+), life_expectancy (ожидаемая продолжительность жизни, лет), migrant_share (мигранты в населении, % населения), migrant_stock (число мигрантов, тыс. человек), emigrant_share (уехавшие за рубеж, % населения страны), emigrants (число уехавших, тыс. человек), refugees_hosted (беженцы в стране, тыс. человек на конец года), refugees_hosted_share (беженцы в стране на 1000 жителей, на 1000 жителей), refugees_from (беженцы из страны, тыс. человек на конец года), refugees_from_share (беженцы из страны на 1000 жителей, на 1000 жителей страны), births_foreign_mothers (рождения у матерей, родившихся за рубежом, % рождений), tfr_native_mothers (рождаемость у местных матерей, детей на женщину), tfr_foreign_mothers (рождаемость у матерей-мигранток, детей на женщину), asylum_applications (заявления на убежище, первичных заявителей на 1000 жителей), returns_ordered (предписано покинуть страну, человек за год), returns_effected (возвращены после предписания, человек за год), resettled (переселены беженцы, человек за год), arope_e2020 (под риском бедности или социальной исключённости (европа 2020), тыс. человек), temporary_protection (граждане страны под временной защитой в европе, тыс. человек на конец года), temporary_protection_hosted (под временной защитой в стране на 1000 жителей, на 1000 жителей), asylum_claims (заявления на убежище по всему миру, новых заявлений на 1000 жителей), foreign_inflows_rate (приток иностранцев (оэср), на 1000 жителей в год), immigration_rate (въехавшие на 1000 жителей, на 1000 жителей в год), emigration_rate (уехавшие на 1000 жителей, на 1000 жителей в год), house_prices_real (реальные цены на жильё, индекс, 2010 = 100), electricity_demand_per_capita (потребление электричества на человека, кВт·ч на человека в год), electricity_demand_growth (рост потребления электричества, % за год), wind_solar_share (ветер и солнце в выработке, % выработки), clean_share (безуглеродная выработка, % выработки), coal_share (уголь в выработке, % выработки), co2_intensity (углеродоёмкость электричества, г CO₂-экв. на кВт·ч), electricity_generation (выработка электроэнергии, ТВт·ч в год), electricity_emissions (выбросы электрогенерации, млн т CO₂-экв. в год), military_spending (военные расходы, % ВВП), conflict_deaths (гибель в вооружённом насилии, человек в год), conflict_deaths_rate (гибель в вооружённом насилии на 100 тыс., на 100 тыс. жителей в год), war_intensity (вооружённый конфликт в стране, 0 — нет, 1 — малый, 2 — война), battle_deaths (погибшие в боях, человек в год), battle_deaths_rate (погибшие в боях на 100 тыс., на 100 тыс. жителей в год), adult_literacy (грамотность взрослых, % людей 15+), agricultural_land_share (сельскохозяйственная земля, % площади суши), agriculture_value_per_worker (добавленная стоимость на работника сельского хозяйства, долл. США 2015 года), air_passengers (перевезённые авиапассажиры, пассажиры в год), alcohol_consumption (потребление чистого алкоголя, л на человека 15+), anaemia_women (анемия у женщин 15–49, %), antarctic_annual_extent (антарктика: среднегодовая протяжённость морского льда, млн км²), antarctic_february_extent (антарктика: протяжённость морского льда в феврале, млн км²), antarctic_september_extent (антарктика: протяжённость морского льда в сентябре, млн км²), aquaculture_land (земля под аквакультурой, тыс. га), arable_land_price (цена пашни, евро за га), arable_land_rent (годовая аренда пашни, евро за га в год), arable_land_share (пашня в площади страны, % площади суши), arctic_annual_extent (арктика: среднегодовая протяжённость морского льда, млн км²), arctic_march_extent (арктика: протяжённость морского льда в марте, млн км²), arctic_september_extent (арктика: протяжённость морского льда в сентябре, млн км²), average_energy_requirement (средняя потребность в пищевой энергии, ккал на человека в день), bank_branches (отделения коммерческих банков, на 100 тыс. взрослых), calorie_distribution_variation (неравномерность доступа к пищевой энергии, по определению источника), cannot_heat_home (не могут достаточно обогреть жильё, % населения группы), cannot_heat_home_poor (не могут достаточно обогреть жильё: ниже черты риска бедности, % населения группы), cereal_yield (урожайность зерновых, кг на гектар), certified_organic_land (сертифицированная органическая сельхозземля, тыс. га), ch4_global_concentration (метан: глобальная концентрация, ppb), child_employment (работающие дети 7–14 лет, % детей 7–14), child_overweight (избыточный вес у детей до 5 лет, %), child_stunting (задержка роста у детей, % детей до 5 лет), child_wasting (истощение у детей до 5 лет, %), children_out_of_school (дети вне начальной школы, % детей школьного возраста), cinema_participation (посещали кино за год, % людей 16+), cinema_participation_cost_barrier (не посещали кино за год: цена, % не участвовавших), co2_global_concentration (углекислый газ: глобальная концентрация, ppm), covid_policy_economic_support (поддержка доходов во время covid, среднее индекса 0–100), covid_policy_health (меры сдерживания и охраны здоровья, среднее индекса 0–100), covid_policy_response (общий ответ на covid, среднее индекса 0–100), covid_policy_stringency (строгость ограничений covid, среднее индекса 0–100), covid_reported_cases (зарегистрированные случаи covid-19, по датам отчётов за год), covid_reported_deaths (зарегистрированные смерти от covid-19, по датам отчётов за год), cropland_price_us (пахотная земля сша: оценка стоимости, долл. США за акр), cultural_site_participation (посещали музеи и культурные места за год, % людей 16+), cultural_site_participation_cost_barrier (не посещали музеи и культурные места за год: цена, % не участвовавших), diabetes (диабет у взрослых 20–79, % людей 20–79), early_school_leavers (ранний уход из образования, % людей 18–24), education_spending (государственные расходы на образование, % ВВП), electricity_access (доступ к электричеству, % населения), employment_15plus (занятость людей 15+, % населения 15+), exclusive_breastfeeding (исключительно грудное вскармливание до 6 месяцев, %), exoplanets_discovery_records (экзопланеты по году открытия в нынешнем архиве, подтверждённых планет в текущем архиве), farm_buildings_land (земля под фермерскими зданиями и дворами, тыс. га), farm_real_estate_price_us (земля и здания фермерских хозяйств сша: оценка стоимости, долл. США за акр), fertilizer_use (удобрения на гектар пашни, кг питательных веществ на га), financial_account (финансовый счёт у взрослых, % людей 15+), financial_account_men (финансовый счёт у мужчин, % мужчин 15+), financial_account_women (финансовый счёт у женщин, % женщин 15+), food_insecurity (умеренная или тяжёлая продовольственная незащищённость, % населения), food_insecurity_female (продовольственная незащищённость женщин, %), food_insecurity_male (продовольственная незащищённость мужчин, %), food_insecurity_rural (продовольственная незащищённость в сельской местности, %), food_insecurity_severe (тяжёлая продовольственная незащищённость, % населения), food_insecurity_urban (продовольственная незащищённость в городах, %), food_supply_alcoholic_beverages_energy (алкогольные напитки: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_alcoholic_beverages_quantity (алкогольные напитки: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_animal_energy (животные продукты: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_animal_fat (животные продукты: предложение жиров, г жиров на человека в день), food_supply_animal_protein (животные продукты: предложение белка, г белка на человека в день), food_supply_beef_energy (говядина: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_beef_quantity (говядина: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_cereals_energy (зерновые без пива: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_cereals_quantity (зерновые без пива: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_coffee_energy (кофе и продукты: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_coffee_quantity (кофе и продукты: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_eggs_energy (яйца: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_eggs_quantity (яйца: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_fish_energy (рыба и морепродукты: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_fish_fat (рыба и морепродукты: предложение жиров, г жиров на человека в день), food_supply_fish_protein (рыба и морепродукты: предложение белка, г белка на человека в день), food_supply_fish_quantity (рыба и морепродукты: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_fruit_energy (фрукты без вина: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_fruit_quantity (фрукты без вина: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_meat_energy (мясо: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_meat_fat (мясо: предложение жиров, г жиров на человека в день), food_supply_meat_protein (мясо: предложение белка, г белка на человека в день), food_supply_meat_quantity (мясо: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_milk_energy (молочные продукты без масла: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_milk_fat (молочные продукты без масла: предложение жиров, г жиров на человека в день), food_supply_milk_protein (молочные продукты без масла: предложение белка, г белка на человека в день), food_supply_milk_quantity (молочные продукты без масла: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_nuts_energy (орехи: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_nuts_quantity (орехи: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_plant_energy (растительные продукты: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_plant_fat (растительные продукты: предложение жиров, г жиров на человека в день), food_supply_plant_protein (растительные продукты: предложение белка, г белка на человека в день), food_supply_pork_energy (свинина: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_pork_quantity (свинина: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_poultry_energy (птица: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_poultry_quantity (птица: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_pulses_energy (бобовые: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_pulses_quantity (бобовые: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_roots_energy (крахмалистые корнеплоды: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_roots_quantity (крахмалистые корнеплоды: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_sugar_energy (сахар и подсластители: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_sugar_quantity (сахар и подсластители: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_tea_energy (чай, включая мате: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_tea_quantity (чай, включая мате: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_total_energy (все продукты: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_total_fat (все продукты: предложение жиров, г жиров на человека в день), food_supply_total_protein (все продукты: предложение белка, г белка на человека в день), food_supply_vegetable_oils_energy (растительные масла: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_vegetable_oils_quantity (растительные масла: предложение для питания, кг на человека в год), food_supply_vegetables_energy (овощи: предложение пищевой энергии, ккал на человека в день), food_supply_vegetables_quantity (овощи: предложение для питания, кг на человека в год), forest_share (лесная площадь, % площади суши), frequent_online_buyers (шесть и более онлайн-покупок за три месяца, % людей 16–74), github_developer_accounts (аккаунты разработчиков github на конец года, аккаунтов), github_git_pushes (отправки кода в github, отправок кода), github_organizations (организации github на конец года, организаций), github_repositories (репозитории github на конец года, репозиториев), global_temperature_anomaly (глобальная температурная аномалия, °C к среднему 1951–1980), gross_hourly_pay_us (средняя валовая часовая оплата в сша, долл. в час), health_out_of_pocket (медицина: оплата из кармана, % текущих расходов на здоровье), health_spending_gdp (текущие расходы на здоровье, % ВВП), health_spending_pc (расходы на здоровье на человека, текущие долл. США), healthy_diet_animal_cost (животные продукты: стоимость здорового питания, межд. долл. (ППС) на человека в день), healthy_diet_cost (стоимость здорового питания, межд. долл. (ППС) на человека в день), healthy_diet_fruit_cost (фрукты: стоимость здорового питания, межд. долл. (ППС) на человека в день), healthy_diet_legumes_cost (бобовые и орехи: стоимость здорового питания, межд. долл. (ППС) на человека в день), healthy_diet_oils_cost (масла: стоимость здорового питания, межд. долл. (ППС) на человека в день), healthy_diet_staples_cost (крахмалистые продукты: стоимость здорового питания, межд. долл. (ППС) на человека в день), healthy_diet_unaffordable (не могут позволить здоровое питание, % населения), healthy_diet_unaffordable_people (люди без средств на здоровое питание, млн человек), healthy_diet_vegetables_cost (овощи: стоимость здорового питания, межд. долл. (ППС) на человека в день), healthy_years_65_men (годы без ограничений в 65 лет, мужчин, лет), healthy_years_65_women (годы без ограничений в 65 лет, женщин, лет), healthy_years_birth_men (годы без ограничений при рождении, мужчин, лет), healthy_years_birth_women (годы без ограничений при рождении, женщин, лет), hfea_birth_rate_per_embryo (эко: роды на перенесённый эмбрион uk, родовых событий на 100 эмбрионов), hfea_egg_freezing_cycles (заморозка яйцеклеток: циклы uk, циклов), hfea_egg_freezing_patients (заморозка яйцеклеток: пациенты uk, пациентов по виду лечения), hfea_embryo_freezing_cycles (заморозка эмбрионов: циклы uk, циклов), hfea_frozen_cycle_share (эко: доля переноса замороженных эмбрионов uk, % циклов ЭКО), hfea_multiple_birth_rate (эко: многоплодные роды uk, % родовых событий ЭКО), hightech_exports (высокотехнологичные товары в экспорте, % экспорта промышленных товаров), hiv_prevalence (вич среди людей 15–49, % людей 15–49), hospital_beds (больничные койки, на 1000 жителей), household_consumption_gdp (потребление домохозяйств в ввп, % ВВП), household_consumption_pc (потребление домохозяйств на человека, долл. США 2015 года), household_electricity_price (электричество для домохозяйств, евро за кВт·ч, среднее двух полугодий), household_gas_price (газ для домохозяйств, евро за кВт·ч, среднее двух полугодий), housing_market_rent (жители в арендованном по рыночной цене жилье, % населения), housing_mortgage (жители в жилье с ипотекой, % населения), housing_overburden (чрезмерные расходы на жильё, % населения), housing_overcrowding (жизнь в перенаселённом жилье, % населения), housing_owners (жители в собственном жилье, % населения), human_made_mass_in_use (созданная человеком масса используемых материалов, трлн тонн, оценка), income_bottom20 (доля дохода у беднейших 20%, % дохода или потребления), income_gini (неравенство дохода или потребления: джини, индекс 0–100), income_s80_s20 (доход богатейших 20% к беднейшим 20%, раз), income_top20 (доля дохода у богатейших 20%, % дохода или потребления), intentional_homicides (умышленные убийства, на 100 тыс. жителей), irrigated_agricultural_land (фактически орошаемая сельхозземля, тыс. га), labor_participation (участие в рабочей силе, % населения 15+), land_equipped_for_irrigation (земля, оборудованная для орошения, тыс. га), land_temperature_anomaly (температура суши: аномалия, °C к среднему 1951–1980), learning_poverty (учебная бедность: чтение к концу начальной школы, % детей соответствующего возраста), leave_parental_home_age (возраст выхода из родительского дома, лет, оценка), library_electronic_loans (выдачи электронных материалов, выдач, сумма доступных значений), library_loans (выдачи материалов библиотеками, выдач, сумма доступных значений), library_opening_hours (часы работы библиотек, часов, сумма доступных значений), library_physical_loans (выдачи физических материалов, выдач, сумма доступных значений), library_program_attendance (посещения библиотечных мероприятий, участий, сумма доступных значений), library_programs (мероприятия библиотек, мероприятий, сумма доступных значений), library_public_internet_sessions (использование библиотечного интернета, сеансов, сумма доступных значений), library_visits (посещения публичных библиотек, посещений, сумма доступных значений), live_performance_participation (посещали концерты и спектакли за год, % людей 16+), live_performance_participation_cost_barrier (не посещали концерты и спектакли за год: цена, % не участвовавших), living_biomass_dry (живая биомасса: сухая масса, трлн тонн, модельная оценка), living_biomass_wet (живая биомасса: с водой масса, трлн тонн, модельная оценка), low_birthweight (низкая масса тела при рождении, %), minimum_energy_requirement (минимальная потребность в пищевой энергии, ккал на человека в день), municipal_waste_generated (образование муниципального мусора, кг на жителя), municipal_waste_landfilled (захоронение муниципального мусора, кг на жителя), municipal_waste_recycled (переработка муниципального мусора, кг на жителя), n2o_global_concentration (закись азота: глобальная концентрация, ppb), net_national_saving (чистые национальные сбережения, % валового национального дохода), never_bought_online (никогда не покупали онлайн, % людей 16–74), new_business_density (регистрация нового бизнеса, на 1000 людей 15–64), no_till_cropland (пашня без обработки почвы, тыс. га), nurses_midwives (медсёстры и акушерки, на 1000 жителей), obesity_adults (ожирение у людей 18+, %), online_buyers (покупали онлайн за год, % людей 16–74), online_buyers_3m (покупали онлайн за три месяца, % людей 16–74), part_time_employment (неполная занятость, % занятых 15–64), pasture_land_price (цена пастбищ, евро за га), pasture_land_rent (годовая аренда пастбищ, евро за га в год), pasture_price_us (пастбища сша: оценка стоимости, долл. США за акр), pet_cats (кошки в домохозяйствах, млн животных), pet_dogs (собаки в домохозяйствах, млн животных), pet_rabbits (кролики в домохозяйствах, млн животных), physicians (врачи, на 1000 жителей), planted_forest_land (посаженные леса, тыс. га), pm25_exposure (воздействие мелких частиц pm2.5, мкг/м³, среднегодовая экспозиция), poverty_3usd (бедность: менее 3 долларов в день, % населения, ППС 2021), poverty_social_exclusion (риск бедности или социальной изоляции, % населения), price_us_bread (белый хлеб: средняя цена в сша, долл. за фунт), price_us_eggs (яйца: средняя цена в сша, долл. за дюжину), price_us_electricity (электричество: средняя цена в сша, долл. за кВт·ч), price_us_gasoline (бензин regular: средняя цена в сша, долл. за галлон США), price_us_ground_beef (говяжий фарш: средняя цена в сша, долл. за фунт), price_us_milk (цельное молоко: средняя цена в сша, долл. за галлон США), primary_completion (завершение начальной школы, % соответствующей возрастной группы), primary_forest_land (первичные леса, тыс. га), rail_passenger_km (пассажирские железнодорожные перевозки, млн пассажиро-км), rd_spending (расходы на исследования и разработки, % ВВП), rd_spending_per_capita (исследования и разработки на жителя, евро на жителя), read_no_books (не читали книг за год, % людей 16+), read_ten_books (прочитали десять и более книг за год, % людей 16+), researchers_per_million (исследователи на миллион жителей, эквивалент полной занятости на 1 млн), resident_patent_applications (патентные заявки резидентов, заявки в год), retail_calorie_losses (потери пищевой энергии в рознице, %), road_death_rate (гибель в дорожных происшествиях, на 100 тыс. жителей), safe_drinking_water (безопасная питьевая вода, % населения), safe_sanitation (безопасная санитария, % населения), science_retraction_records (отзывы публикаций в базе retraction watch, записей базы за год уведомления), self_rated_bad_health (плохое самочувствие, % людей 16+ в группе), self_rated_bad_health_high (плохое самочувствие у верхней пятой части по доходу, % людей 16+ в группе), self_rated_bad_health_low (плохое самочувствие у нижней пятой части по доходу, % людей 16+ в группе), sports_event_participation (посещали спортивные события за год, % людей 16+), sports_event_participation_cost_barrier (не посещали спортивные события за год: цена, % не участвовавших), suicide_mortality (смертность от самоубийств, на 100 тыс. жителей), time_adult_care (помощь взрослым домохозяйства: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_childcare (уход за детьми домохозяйства: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_classes (занятия: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_computer_leisure (компьютерный досуг без игр: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_cooking (приготовление еды и уборка: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_eating (еда и питьё: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_exercise (спорт и физическая активность: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_games (игры: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_gardening (сад и газон: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_groceries (покупка продуктов: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_homework (домашние задания и исследования: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_housework (домашняя работа: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_pet_care (забота о животных: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_playing_with_children (игры с детьми: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_reading (чтение для себя: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_reading_to_children (чтение детям: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_religion (религиозная и духовная деятельность: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_religious_services (посещение религиозных служб: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_shopping (покупка товаров: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_sleep (сон: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_socializing (общение: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_talking_with_children (разговоры с детьми: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_tv (просмотр телевидения: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_volunteering (волонтёрство: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_walking_pets (прогулки и игры с животными: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_work (работа: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), time_work_travel (поездки, связанные с работой: время в сутки, часов в сутки, люди 15+), tobacco_use (употребление табака взрослыми, % взрослых), tourism_receipts (доходы от международного туризма, текущие долл. США), tourist_arrivals (международные туристские прибытия, прибытия в год), tuberculosis (заболеваемость туберкулёзом, на 100 тыс. жителей), undernourishment (недоедание, % населения), unmet_medical_needs (неудовлетворённая потребность в медпомощи, % людей 16+ в группе), unmet_medical_needs_high (неудовлетворённая потребность в медпомощи у верхней пятой части по доходу, % людей 16+ в группе), unmet_medical_needs_low (неудовлетворённая потребность в медпомощи у нижней пятой части по доходу, % людей 16+ в группе), us_first_marriage_age_female (возраст первого брака: женщины, лет, медиана), us_first_marriage_age_male (возраст первого брака: мужчины, лет, медиана), us_household_mean_size (средний размер домохозяйства, человек на домохозяйство), us_households_one_person_share (домохозяйства из одного человека, % домохозяйств), us_imprisonment_rate (лишение свободы: ставка в сша, на 100000 жителей), us_imprisonment_rate_female (лишение свободы: женщины сша, на 100000 женщин), us_imprisonment_rate_male (лишение свободы: мужчины сша, на 100000 мужчин), us_prison_population (тюремное население сша, человек), vaccination_dpt (прививка акдс у маленьких детей, % детей 12–23 месяцев), vaccination_measles (прививка от кори у маленьких детей, % детей 12–23 месяцев), vulnerable_employment (уязвимая занятость, % занятых), water_stress (водный стресс, % доступных водных ресурсов), weekly_work_hours (фактически отработанные часы в неделю, часов), women_parliament (женщины в парламенте, % мест), work_minutes_us_bread (белый хлеб: минуты средней оплаты, минут за единицу товара), work_minutes_us_eggs (яйца: минуты средней оплаты, минут за единицу товара), work_minutes_us_electricity (электричество: минуты средней оплаты, минут за единицу товара), work_minutes_us_gasoline (бензин regular: минуты средней оплаты, минут за единицу товара), work_minutes_us_ground_beef (говяжий фарш: минуты средней оплаты, минут за единицу товара), work_minutes_us_milk (цельное молоко: минуты средней оплаты, минут за единицу товара), youth_literacy (грамотность молодёжи, % людей 15–24), youth_neet (молодёжь вне работы и учёбы, % молодёжи 15–24), religion_christian_share (христиане — доля населения, % населения), religion_christian_population (христиане — численность, тыс. человек), religion_muslim_share (мусульмане — доля населения, % населения), religion_muslim_population (мусульмане — численность, тыс. человек), religion_unaffiliated_share (без религиозной принадлежности — доля населения, % населения), religion_unaffiliated_population (без религиозной принадлежности — численность, тыс. человек), religion_buddhist_share (буддисты — доля населения, % населения), religion_buddhist_population (буддисты — численность, тыс. человек), religion_hindu_share (индуисты — доля населения, % населения), religion_hindu_population (индуисты — численность, тыс. человек), religion_jewish_share (иудеи — доля населения, % населения), religion_jewish_population (иудеи — численность, тыс. человек), religion_other_share (другие религии — доля населения, % населения), religion_other_population (другие религии — численность, тыс. человек), religion_diversity_rank (религиозное разнообразие — место страны, место из 201), religion_diversity_index (религиозное разнообразие, баллы 0–10), religion_two_group_balance (близость религиозного состава к двум равным группам, баллы 0–10), religion_affiliated_share (с религиозной принадлежностью — доля населения, % населения), religion_affiliated_population (с религиозной принадлежностью — численность, тыс. человек), religion_adult_affiliated (взрослые с религиозной принадлежностью, % взрослых), religion_very_important (религия очень важна в жизни, % взрослых), religion_believe_god (вера в бога, % взрослых), religion_animal_spirits (духи или духовная энергия у животных, % взрослых), religion_nature_spirits (духи или духовная энергия у природы, % взрослых), religion_object_spirits (духи или духовная энергия у предметов, % взрослых), religion_beyond_nature (духовное за пределами природного мира, % взрослых), religion_afterlife (определённая или вероятная жизнь после смерти, % взрослых), religion_ancestor_spirits (духи предков могут помочь или навредить, % взрослых), religion_reincarnation (вера в перерождение, % взрослых), religion_magic (вера во влияние магии и проклятий, % взрослых), religion_pray_daily (молитва хотя бы раз в день, % взрослых), religion_attendance_monthly (религиозные службы хотя бы раз в месяц, % взрослых), religion_fast (пост в священные периоды, % взрослых), religion_fortune_telling (обращение к гаданию и гороскопам, % взрослых), religion_incense_candles (свечи или благовония в духовных целях, % взрослых), religion_religious_symbols (ношение религиозных предметов или символов, % взрослых), religion_government_restrictions (государственные ограничения религии, баллы 0–10), religion_social_hostilities (общественная враждебность на религиозной почве, баллы 0–10), religion_catholic_stayed (католицизм: сохранили с детства, % всех взрослых), religion_catholic_left (католицизм: ушли после детства, % всех взрослых), religion_catholic_raised (католицизм: воспитаны в традиции, % всех взрослых), religion_catholic_joined (католицизм: присоединились после детства, % всех взрослых), religion_protestant_stayed (протестантизм: сохранили с детства, % всех взрослых), religion_protestant_left (протестантизм: ушли после детства, % всех взрослых), religion_protestant_raised (протестантизм: воспитаны в традиции, % всех взрослых), religion_protestant_joined (протестантизм: присоединились после детства, % всех взрослых), religion_census_ca_catholic_population (католики в канаде — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_ca_orthodox_population (православные в канаде — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_ca_muslim_population (мусульмане в канаде — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_ca_sikh_population (сикхи в канаде — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_ca_no_religion_population (без религии и со светскими взглядами в канаде — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_au_catholic_population (католики в австралии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_au_anglican_population (англикане в австралии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_au_orthodox_population (православные восточной традиции в австралии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_au_sikh_population (сикхи в австралии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_au_no_religion_population (ответ «без религии» в австралии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_br_catholic_population (католики 10+ в бразилии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_br_evangelical_population (евангелические христиане 10+ в бразилии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_br_no_religion_population (без религии, возраст 10+, бразилия — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_in_hindu_population (индуисты в индии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_in_muslim_population (мусульмане в индии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_in_sikh_population (сикхи в индии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_in_jain_population (джайны в индии — численность по переписи, тыс. человек), religion_migrant_incoming_christian_share (христиане среди иммигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_incoming_christian_population (христиане среди иммигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_incoming_muslim_share (мусульмане среди иммигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_incoming_muslim_population (мусульмане среди иммигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_incoming_unaffiliated_share (без религиозной принадлежности среди иммигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_incoming_unaffiliated_population (без религиозной принадлежности среди иммигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_incoming_buddhist_share (буддисты среди иммигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_incoming_buddhist_population (буддисты среди иммигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_incoming_hindu_share (индуисты среди иммигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_incoming_hindu_population (индуисты среди иммигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_incoming_jewish_share (иудеи среди иммигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_incoming_jewish_population (иудеи среди иммигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_incoming_other_share (другие религии среди иммигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_incoming_other_population (другие религии среди иммигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_outgoing_christian_share (христиане среди эмигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_outgoing_christian_population (христиане среди эмигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_outgoing_muslim_share (мусульмане среди эмигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_outgoing_muslim_population (мусульмане среди эмигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_outgoing_unaffiliated_share (без религиозной принадлежности среди эмигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_outgoing_unaffiliated_population (без религиозной принадлежности среди эмигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_outgoing_buddhist_share (буддисты среди эмигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_outgoing_buddhist_population (буддисты среди эмигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_outgoing_hindu_share (индуисты среди эмигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_outgoing_hindu_population (индуисты среди эмигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_outgoing_jewish_share (иудеи среди эмигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_outgoing_jewish_population (иудеи среди эмигрантов — численность, тыс. человек), religion_migrant_outgoing_other_share (другие религии среди эмигрантов — доля, % мигрантов), religion_migrant_outgoing_other_population (другие религии среди эмигрантов — численность, тыс. человек), religion_evs_very_important (религия очень важна: evs, % валидных ответов), religion_evs_not_at_all_important (религия совсем не важна: evs, % валидных ответов), religion_evs_denomination_yes (принадлежат к конфессии: evs, % валидных ответов), religion_evs_denomination_no (без конфессиональной принадлежности: evs, % валидных ответов), religion_evs_attendance_never (не посещают службы: evs, % валидных ответов), religion_evs_religious_person (считают себя религиозными: evs, % валидных ответов), religion_evs_not_religious (считают себя нерелигиозными: evs, % валидных ответов), religion_evs_convinced_atheist (считают себя убеждёнными атеистами: evs, % валидных ответов), religion_evs_believe_god (верят в бога: evs, % валидных ответов), religion_evs_not_believe_god (не верят в бога: evs, % валидных ответов), religion_evs_afterlife (верят в жизнь после смерти: evs, % валидных ответов), religion_evs_hell (верят в ад: evs, % валидных ответов), religion_evs_heaven (верят в рай: evs, % валидных ответов), religion_evs_reincarnation (верят в перерождение: evs, % валидных ответов), religion_evs_belief_personal_god (вера в личностного бога: evs, % валидных ответов), religion_evs_belief_spirit (вера в дух или жизненную силу: evs, % валидных ответов), religion_evs_belief_unsure (не знают, что думать о боге: evs, % валидных ответов), religion_evs_belief_none (нет бога, духа или жизненной силы: evs, % валидных ответов), religion_evs_pray_daily (ежедневная молитва: evs, % валидных ответов), religion_evs_pray_never (никогда не молятся: evs, % валидных ответов), religion_wvs_very_important (религия очень важна: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_not_at_all_important (религия совсем не важна: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_attendance_never (не посещают службы: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_pray_never (никогда не молятся: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_religious_person (считают себя религиозными: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_not_religious (считают себя нерелигиозными: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_atheist (считают себя атеистами: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_not_believe_god (не верят в бога: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_believe_god (верят в бога: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_afterlife (верят в жизнь после смерти: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_hell (верят в ад: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_wvs_heaven (верят в рай: wvs, % всей взвешенной выборки), religion_catholic_population_2010 (католики — численность, оценка 2010, тыс. человек), religion_protestant_population_2010 (протестанты — численность, оценка 2010, тыс. человек), religion_orthodox_population_2010 (православные и древневосточные церкви — численность, оценка 2010, тыс. человек), religion_other_christian_population_2010 (другие христиане — численность, оценка 2010, тыс. человек), religion_shia_share_low_2009 (шииты среди мусульман — нижняя граница оценки 2009, % мусульман), religion_shia_share_high_2009 (шииты среди мусульман — верхняя граница оценки 2009, % мусульман), religion_shia_share_approx_2009 (шииты среди мусульман — приблизительная оценка 2009, % мусульман), religion_muslim_identity_sunni_share (сунниты — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_shia_share (шииты — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_ahmadiyya_share (ахмадия — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_alevi_share (алевиты — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_bektashi_share (бекташи — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_aliran_kepercayaan_share (aliran kepercayaan — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_other_share (другое течение — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_nothing_share (никакое течение — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_just_muslim_share (просто мусульманин — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_dont_know_share (не знают или отказались отвечать — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_muslim_identity_sufi_share (принадлежат суфийскому ордену — самоответ взрослых мусульман, % взрослых мусульман), religion_census_nz_no_religion_population (без религии в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_no_religion_share (без религии в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_catholic_population (католицизм в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_catholic_share (католицизм в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_anglican_population (англикане в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_anglican_share (англикане в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_baptist_population (баптисты в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_baptist_share (баптисты в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_pentecostal_population (пятидесятники в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_pentecostal_share (пятидесятники в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_presbyterian_population (пресвитериане, конгрегационалисты и реформаты в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_presbyterian_share (пресвитериане, конгрегационалисты и реформаты в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_lds_population (святые последних дней в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_lds_share (святые последних дней в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_hindu_population (индуизм в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_hindu_share (индуизм в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_muslim_population (ислам в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_muslim_share (ислам в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_sikh_population (сикхизм в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_sikh_share (сикхизм в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), religion_census_nz_buddhist_population (буддизм в новой зеландии — численность по переписи, тыс. человек), religion_census_nz_buddhist_share (буддизм в новой зеландии — доля постоянных жителей, % постоянных жителей), eu_genai_use (генеративный ии, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_genai_private (генеративный ии для личных целей, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_genai_work (генеративный ии для работы, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_genai_education (генеративный ии для учёбы, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_social_networks (соцсети, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_instant_messaging (мессенджеры, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_internet_calls (звонки через интернет, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_product_search (поиск товаров и услуг, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_online_news (новости онлайн, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_podcasts (подкасты, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_online_games (игры онлайн и скачивание игр, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_online_music (музыка онлайн и скачивание, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_streamed_video (потоковое тв и видео, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_internet_tv (тв через интернет, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_video_on_demand (видео по запросу, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_video_sharing (видео на платформах обмена, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_online_courses (курсы онлайн, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_email (электронная почта, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_health_search (поиск информации о здоровье, 16–74 года, % людей 16–74 лет), eu_internet_daily (интернет каждый день, 16–74 года, % людей 16–74 лет), search_google_share (google: доля поисковых переходов, % поисковых переходов), search_bing_share (bing: доля поисковых переходов, % поисковых переходов), search_yahoo_share (yahoo!: доля поисковых переходов, % поисковых переходов), search_yandex_share (yandex: доля поисковых переходов, % поисковых переходов), search_baidu_share (baidu: доля поисковых переходов, % поисковых переходов), search_duckduckgo_share (duckduckgo: доля поисковых переходов, % поисковых переходов), search_yandex_ru_share (yandex ru: доля поисковых переходов, % поисковых переходов), cnnic_im_share (китай: мессенджеры: доля интернет-пользователей, % интернет-пользователей), cnnic_search_share (китай: поисковики: доля интернет-пользователей, % интернет-пользователей), cnnic_games_share (китай: онлайн-игры: доля интернет-пользователей, % интернет-пользователей), cnnic_im_users (китай: пользователи мессенджеров, человек), cnnic_search_users (китай: пользователи поисковиков, человек), cnnic_games_users (китай: пользователи онлайн-игр, человек), cnnic_internet_hours_week (китай: время в интернете за неделю, часов в неделю на интернет-пользователя), cnnic_shortvideo_share (китай: короткие видео: доля интернет-пользователей, % интернет-пользователей), cnnic_onlinevideo_share (китай: онлайн-видео: доля интернет-пользователей, % интернет-пользователей), cnnic_social_share (китай: социальные сети: доля интернет-пользователей, % интернет-пользователей), cnnic_genai_share (китай: генеративный ии: доля населения, % населения), pew_facebook_ever_use (facebook: используют (сша), % взрослых 18+), pew_instagram_ever_use (instagram: используют (сша), % взрослых 18+), pew_tiktok_ever_use (tiktok: используют (сша), % взрослых 18+), pew_whatsapp_ever_use (whatsapp: используют (сша), % взрослых 18+), pew_x_ever_use (x (twitter): используют (сша), % взрослых 18+), ntia_email (сша 15+: почта, % интернет-пользователей 15+), ntia_messaging (сша 15+: sms и мессенджеры, % интернет-пользователей 15+), ntia_social (сша 15+: соцсети, % интернет-пользователей 15+), ntia_calls (сша 15+: голосовые и видеозвонки, % интернет-пользователей 15+), ntia_video (сша 15+: видео онлайн, % интернет-пользователей 15+), ntia_audio (сша 15+: музыка, радио и подкасты, % интернет-пользователей 15+), ntia_publishing (сша 15+: публикация своего контента, % интернет-пользователей 15+), ntia_learning (сша 15+: обучение онлайн, % интернет-пользователей 15+), ntia_shopping (сша 15+: покупки и услуги онлайн, % интернет-пользователей 15+), cetic_email (бразилия 10+: почта, % интернет-пользователей 10+), cetic_messaging (бразилия 10+: мессенджеры, % интернет-пользователей 10+), cetic_calls (бразилия 10+: голосовые и видеозвонки, % интернет-пользователей 10+), cetic_social (бразилия 10+: соцсети, % интернет-пользователей 10+), cetic_games (бразилия 10+: игры онлайн, % интернет-пользователей 10+), cetic_music (бразилия 10+: музыка онлайн, % интернет-пользователей 10+), cetic_podcasts (бразилия 10+: подкасты, % интернет-пользователей 10+), cetic_video (бразилия 10+: видео онлайн, % интернет-пользователей 10+), cetic_news (бразилия 10+: новости онлайн, % интернет-пользователей 10+), cetic_sharing (бразилия 10+: обмен контентом, % интернет-пользователей 10+), cetic_creating (бразилия 10+: публикация своего контента, % интернет-пользователей 10+), cetic_genai (бразилия 10+: генеративный ии, % интернет-пользователей 10+), ofcom_daily_minutes (британия: минут онлайн в день, минут на интернет-пользователя 18+), ofcom_smartphone_time_share (британия: доля времени онлайн на смартфонах, % измеренного времени онлайн), ofcom_meta_alphabet_time_share (британия: доля времени у meta и alphabet, % измеренного времени онлайн), ofcom_whatsapp_daily_reach (британия: whatsapp каждый день, % интернет-пользователей 18+), ofcom_messenger_daily_reach (британия: messenger каждый день, % интернет-пользователей 18+), ofcom_whatsapp_monthly_millions (британия: посетители whatsapp за месяц, млн посетителей 18+), ofcom_messenger_monthly_millions (британия: посетители messenger за месяц, млн посетителей 18+), dsa_tiktok_recipients (tiktok: получатели в месяц, dsa h1 2025, млн получателей), eu_skills_basic_low_education (базовые цифровые навыки или выше: низкий уровень образования, 16–74, % людей указанной группы), eu_skills_basic_high_education (базовые цифровые навыки или выше: высокий уровень образования, 16–74, % людей указанной группы), eu_skills_advanced (цифровые навыки выше базовых: 16–74 года, % людей указанной группы), eu_skills_basic (базовые цифровые навыки или выше: 16–74 года, % людей указанной группы), eu_skills_communication (общение: базовые цифровые навыки: 16–74 года, % людей указанной группы), eu_skills_content (создание контента: базовые навыки: 16–74 года, % людей указанной группы), eu_skills_information (работа с информацией: базовые навыки: 16–74 года, % людей указанной группы), eu_skills_problem_solving (решение задач: базовые цифровые навыки: 16–74 года, % людей указанной группы), eu_skills_safety (безопасность: базовые цифровые навыки: 16–74 года, % людей указанной группы), eu_skills_basic_young (базовые цифровые навыки или выше: 16–24 года, % людей указанной группы), eu_skills_basic_older (базовые цифровые навыки или выше: 65–74 года, % людей указанной группы), eu_genai_use_low_education (генеративный ии: низкий уровень образования, 16–74, % людей указанной группы), eu_genai_use_high_education (генеративный ии: высокий уровень образования, 16–74, % людей указанной группы), eu_genai_use_young (генеративный ии: 16–24 года, % людей указанной группы), eu_genai_use_older (генеративный ии: 65–74 года, % людей указанной группы), pew_teen_chatbot_use (сша 13–17: использование чатботов, % подростков США 13–17 лет), pew_teen_ai_information (сша 13–17, ии: поиск информации, % подростков США 13–17 лет), pew_teen_ai_news (сша 13–17, ии: новости, % подростков США 13–17 лет), pew_teen_ai_schoolwork (сша 13–17, ии: помощь с учёбой, % подростков США 13–17 лет), pew_teen_ai_fun (сша 13–17, ии: развлечения, % подростков США 13–17 лет), pew_teen_ai_images (сша 13–17, ии: создание и обработка изображений и видео, % подростков США 13–17 лет), pew_teen_ai_support (сша 13–17, ии: эмоциональная поддержка или совет, % подростков США 13–17 лет), pew_teen_ai_summaries (сша 13–17, ии: пересказ текста или видео, % подростков США 13–17 лет), pew_teen_ai_conversation (сша 13–17, ии: непринуждённая беседа, % подростков США 13–17 лет), pew_parent_teen_ai_use (сша, родители: ребёнок использует ии, % родителей подростков 13–17 лет), pew_parent_ai_discuss (сша, родители: обсуждают ии с ребёнком, % родителей подростков 13–17 лет), ofcom_social_active (британия 16+: публикуют, делятся или комментируют, % пользователей соцсетей 16+), ofcom_ai_work_study (британия 16+: ии для работы или учёбы, % пользователей ИИ 16+), ofcom_ai_conversation (британия 16+: ии для беседы, % пользователей ИИ 16+), ofcom_ai_search_summaries (британия 16+: читают ии-сводки хотя бы иногда, % интернет-пользователей 16+), ofcom_ai_news_trust_less (британия 16+: доверяют новости от ии меньше, чем от человека, % слышавших об ИИ, 16+), ofcom_ads_confident_wrong (британия 16+: уверены, но не распознали рекламные ссылки, % пользователей поисковиков 16+), ofcom_screentime_too_high (британия 16+: считают экранное время чрезмерным почти каждый день, % интернет-пользователей 16+), ofcom_news_online (британия 16+: новости онлайн, % жителей Великобритании 16+), ofcom_news_intermediaries (британия 16+: новости через онлайн-посредников, % жителей Великобритании 16+), ofcom_news_publishers (британия 16+: новости на сайтах и в приложениях редакций, % жителей Великобритании 16+), ofcom_news_ai (британия 16+: новости через ии-приложения и сводки, % жителей Великобритании 16+), ofcom_news_social (британия 16+: новости в соцсетях и видеосервисах, % жителей Великобритании 16+), dsa_snap_recipients (snapchat: получатели в месяц, h1 2026, млн получателей в месяц), internet_shutdowns (ограничения связи: задокументированные случаи, случаев в год), internet_full_network (ограничения всей сети, случаев в год), internet_service_blocks (блокировки отдельных сервисов, случаев в год), internet_throttling (намеренное замедление связи, случаев в год), internet_mobile (ограничения мобильного интернета, случаев в год), internet_broadband (ограничения фиксированного интернета, случаев в год), internet_sms (ограничения sms, случаев в год), internet_calls (ограничения телефонных звонков, случаев в год), internet_facebook (блокировки facebook, случаев в год), internet_twitter (блокировки x / twitter, случаев в год), internet_whatsapp (блокировки whatsapp, случаев в год), internet_instagram (блокировки instagram, случаев в год), internet_telegram (блокировки telegram, случаев в год), internet_protests (ограничения связи: протесты, случаев в год), internet_elections (ограничения связи: выборы, случаев в год), internet_conflict (ограничения связи: конфликты, случаев в год), internet_exams (ограничения связи: экзамены, случаев в год), internet_freedom_score (свобода интернета: общий балл, баллов из 100), internet_access_score (свобода интернета: доступ, баллов из 25), internet_content_score (свобода интернета: контент, баллов из 35), internet_rights_score (свобода интернета: права пользователей, баллов из 40), internet_connectivity_control_score (свобода связи: контроль инфраструктуры, баллов из 6), internet_blocking_score (свобода контента: блокировки сайтов и vpn, баллов из 6), internet_content_removal_score (свобода контента: принудительное удаление, баллов из 4), internet_prosecution_score (права в сети: наказания за онлайн-деятельность, баллов из 6), internet_encryption_score (права в сети: анонимность и шифрование, баллов из 4), internet_surveillance_score (права в сети: государственная слежка, баллов из 6), market_equity_change (цены акций: годовое изменение (wdi), % за год), market_cap_gdp (капитализация биржи к ввп, % ВВП), market_cap_usd (капитализация местных публичных компаний, млрд долл. США), market_traded_gdp (объём торгов акциями к ввп, % ВВП), market_turnover (оборот местных акций к капитализации, % в год), market_listed_companies (местные компании на бирже, компаний), market_private_credit_gdp (кредит частному сектору к ввп, % ВВП), market_npl_share (проблемные кредиты банков, % всех кредитов), us_treasury_3m (казначейские бумаги сша: 3 месяца, % годовых), us_treasury_1y (гособлигации сша: 1 год, % годовых), us_treasury_2y (гособлигации сша: 2 года, % годовых), us_treasury_5y (гособлигации сша: 5 лет, % годовых), us_treasury_10y (гособлигации сша: 10 лет, % годовых), us_treasury_30y (гособлигации сша: 30 лет, % годовых), us_treasury_real_5y (реальная доходность tips сша: 5 лет, % годовых), us_treasury_real_10y (реальная доходность tips сша: 10 лет, % годовых), us_fed_funds (эффективная ставка федеральных фондов, % годовых), us_yield_spread_10y_2y (кривая сша: 10 лет минус 2 года, п. п.), us_yield_spread_10y_3m (кривая сша: 10 лет минус 3 месяца, п. п.), us_breakeven_10y (компенсация инфляции сша: 10 лет, п. п.), us_treasury_3m_month (казначейские бумаги сша: 3 месяца · месяц, % годовых), us_treasury_1y_month (гособлигации сша: 1 год · месяц, % годовых), us_treasury_2y_month (гособлигации сша: 2 года · месяц, % годовых), us_treasury_5y_month (гособлигации сша: 5 лет · месяц, % годовых), us_treasury_10y_month (гособлигации сша: 10 лет · месяц, % годовых), us_treasury_30y_month (гособлигации сша: 30 лет · месяц, % годовых), us_treasury_real_5y_month (реальная доходность tips сша: 5 лет · месяц, % годовых), us_treasury_real_10y_month (реальная доходность tips сша: 10 лет · месяц, % годовых), us_fed_funds_month (эффективная ставка федеральных фондов · месяц, % годовых), us_yield_spread_10y_2y_month (кривая сша: 10 лет минус 2 года · месяц, п. п.), us_yield_spread_10y_3m_month (кривая сша: 10 лет минус 3 месяца · месяц, п. п.), us_breakeven_10y_month (компенсация инфляции сша: 10 лет · месяц, п. п.), market_equity_index (цены акций: последний месяц (оэср), 2015 = 100), market_long_yield (долгосрочные ставки: последний месяц (оэср), % годовых), shiller_cape (cape сша: последний месяц, раз), shiller_tr_cape (cape с реинвестированием: сша, раз), shiller_excess_cape_yield (избыточная доходность cape: сша, п. п.), shiller_equity_price (индекс акций сша: история шиллера, пунктов), shiller_earnings (прибыль индекса сша: шиллер, долл. на единицу), shiller_dividends (дивиденды индекса сша: шиллер, долл. на единицу), house_prices_nominal (цены на жильё без поправки на инфляцию, индекс, 2010 = 100), crypto_btc_price (btc: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_btc_market_cap (btc: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_btc_supply (btc: предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_btc_active_addresses (btc: активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_btc_transactions (btc: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_btc_fees (btc: комиссии за год, единиц актива в год), crypto_btc_hashrate (btc: средний хешрейт, EH/s), crypto_btc_spot_volume (btc: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_eth_price (eth: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_eth_market_cap (eth: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_eth_supply (eth: предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_eth_active_addresses (eth: активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_eth_transactions (eth: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_eth_fees (eth: комиссии за год, единиц актива в год), crypto_eth_hashrate (eth: средний хешрейт, EH/s), crypto_eth_spot_volume (eth: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_sol_price (sol: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_sol_spot_volume (sol: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_xrp_price (xrp: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_xrp_market_cap (xrp: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_xrp_spot_volume (xrp: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_doge_price (doge: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_doge_market_cap (doge: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_doge_spot_volume (doge: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_ada_price (ada: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_ada_market_cap (ada: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_ada_spot_volume (ada: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_ltc_price (ltc: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_ltc_market_cap (ltc: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_ltc_spot_volume (ltc: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_bch_price (bch: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_bch_market_cap (bch: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_bch_spot_volume (bch: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_bnb_price (bnb: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_bnb_market_cap (bnb: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_bnb_spot_volume (bnb: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_dot_price (dot: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_dot_market_cap (dot: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_dot_spot_volume (dot: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_trx_price (trx: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_trx_spot_volume (trx: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_avax_price (avax: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_avax_spot_volume (avax: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_link_price (link: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_link_market_cap (link: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_link_spot_volume (link: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_uni_price (uni: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_uni_market_cap (uni: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_uni_spot_volume (uni: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_aave_price (aave: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_aave_market_cap (aave: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_aave_spot_volume (aave: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_mkr_price (mkr: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_mkr_market_cap (mkr: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_mkr_spot_volume (mkr: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_dai_price (dai: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_dai_market_cap (dai: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_dai_supply (dai: предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_dai_active_addresses (dai: активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_dai_transactions (dai: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_dai_spot_volume (dai: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_usdc_price (usdc: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_usdc_market_cap (usdc: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_usdc_supply (usdc: предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_usdc_active_addresses (usdc: активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_usdc_transactions (usdc: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_usdc_spot_volume (usdc: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_usdt_price (usdt: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_usdt_market_cap (usdt: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_usdt_supply (usdt: предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_usdt_active_addresses (usdt: активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_usdt_transactions (usdt: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_usdt_spot_volume (usdt: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_paxg_price (paxg: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_paxg_market_cap (paxg: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_paxg_spot_volume (paxg: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_xaut_price (xaut: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_xaut_market_cap (xaut: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_xaut_spot_volume (xaut: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_wbtc_price (wbtc: цена на конец года, долл. США за токен), crypto_wbtc_market_cap (wbtc: капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_wbtc_spot_volume (wbtc: заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_buidl_eth_price (buidl (ethereum): цена на конец года, долл. США за токен), crypto_buidl_eth_market_cap (buidl (ethereum): капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_buidl_eth_supply (buidl (ethereum): предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_buidl_eth_active_addresses (buidl (ethereum): активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_buidl_eth_transactions (buidl (ethereum): транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_usde_eth_price (usde (ethereum): цена на конец года, долл. США за токен), crypto_usde_eth_market_cap (usde (ethereum): капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_usde_eth_supply (usde (ethereum): предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_usde_eth_active_addresses (usde (ethereum): активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_usde_eth_transactions (usde (ethereum): транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_usde_eth_spot_volume (usde (ethereum): заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_usds_eth_price (usds (ethereum): цена на конец года, долл. США за токен), crypto_pyusd_eth_price (pyusd (ethereum): цена на конец года, долл. США за токен), crypto_pyusd_eth_market_cap (pyusd (ethereum): капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_pyusd_eth_supply (pyusd (ethereum): предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_pyusd_eth_active_addresses (pyusd (ethereum): активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_pyusd_eth_transactions (pyusd (ethereum): транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_pyusd_eth_spot_volume (pyusd (ethereum): заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_fdusd_eth_price (fdusd (ethereum): цена на конец года, долл. США за токен), crypto_fdusd_eth_market_cap (fdusd (ethereum): капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_fdusd_eth_supply (fdusd (ethereum): предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_fdusd_eth_active_addresses (fdusd (ethereum): активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_fdusd_eth_transactions (fdusd (ethereum): транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_fdusd_eth_spot_volume (fdusd (ethereum): заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_frax_eth_price (frax (ethereum): цена на конец года, долл. США за токен), crypto_frax_eth_market_cap (frax (ethereum): капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_frax_eth_supply (frax (ethereum): предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_frax_eth_active_addresses (frax (ethereum): активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_frax_eth_transactions (frax (ethereum): транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_frax_eth_spot_volume (frax (ethereum): заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_eurc_eth_price (eurc (ethereum): цена на конец года, долл. США за токен), crypto_eurc_eth_market_cap (eurc (ethereum): капитализация на конец года, млрд долл. США), crypto_eurc_eth_supply (eurc (ethereum): предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_eurc_eth_active_addresses (eurc (ethereum): активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_eurc_eth_transactions (eurc (ethereum): транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_eurc_eth_spot_volume (eurc (ethereum): заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_steth_lido_supply (steth (lido): предложение на конец года, млн единиц актива), crypto_steth_lido_active_addresses (steth (lido): активные адреса в среднем за день, адресов в день), crypto_steth_lido_transactions (steth (lido): транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_steth_lido_spot_volume (steth (lido): заявленный спотовый оборот, млрд долл. США в год), crypto_us_investment (сша: покупали или держали криптоактивы как инвестицию, % взрослых), crypto_us_payments (сша: платили криптовалютой, % взрослых), crypto_us_transfers (сша: отправляли криптовалюту близким, % взрослых), crypto_us_any_use (сша: любое использование криптовалюты, % взрослых), crypto_ea_ownership (владение криптоактивами (ецб), % взрослых), crypto_ea_investment_only (владельцы криптоактивов: только инвестиции, % владельцев криптоактивов), crypto_ea_payments_only (владельцы криптоактивов: только платежи, % владельцев криптоактивов), crypto_ea_both (владельцы криптоактивов: инвестиции и платежи, % владельцев криптоактивов), crypto_ea_unknown (владельцы криптоактивов: неответы и затруднившиеся, % владельцев криптоактивов), crypto_uk_ownership (великобритания: владение криптоактивами, % взрослых), crypto_chain_arbitrum_txcount (arbitrum one: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_arbitrum_nova_txcount (arbitrum nova: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_base_txcount (base chain: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_celo_txcount (celo: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_ethereum_txcount (ethereum mainnet: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_fraxtal_txcount (fraxtal: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_gravity_txcount (gravity: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_ink_txcount (ink: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_linea_txcount (linea: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_lisk_txcount (lisk: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_manta_txcount (manta pacific: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_mantle_txcount (mantle: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_metis_txcount (metis: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_mode_txcount (mode network: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_optimism_txcount (op mainnet: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_polygon_pos_txcount (polygon pos: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_ronin_txcount (ronin: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_scroll_txcount (scroll: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_soneium_txcount (soneium: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_starknet_txcount (starknet: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_taiko_txcount (taiko alethia: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_unichain_txcount (unichain: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_worldchain_txcount (world chain: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_zksync_era_txcount (zksync era: транзакции за год, млн транзакций в год), crypto_chain_arbitrum_daa (arbitrum one: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_arbitrum_nova_daa (arbitrum nova: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_base_daa (base chain: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_celo_daa (celo: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_ethereum_daa (ethereum mainnet: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_fraxtal_daa (fraxtal: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_gravity_daa (gravity: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_ink_daa (ink: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_linea_daa (linea: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_lisk_daa (lisk: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_manta_daa (manta pacific: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_mantle_daa (mantle: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_metis_daa (metis: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_mode_daa (mode network: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_optimism_daa (op mainnet: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_polygon_pos_daa (polygon pos: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_ronin_daa (ronin: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_scroll_daa (scroll: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_soneium_daa (soneium: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_taiko_daa (taiko alethia: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_unichain_daa (unichain: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_worldchain_daa (world chain: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_zksync_era_daa (zksync era: средние активные адреса, адресов в день), crypto_chain_arbitrum_fees (arbitrum one: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_arbitrum_nova_fees (arbitrum nova: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_base_fees (base chain: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_celo_fees (celo: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_ethereum_fees (ethereum mainnet: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_gravity_fees (gravity: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_ink_fees (ink: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_linea_fees (linea: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_lisk_fees (lisk: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_manta_fees (manta pacific: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_mantle_fees (mantle: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_metis_fees (metis: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_mode_fees (mode network: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_optimism_fees (op mainnet: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_polygon_pos_fees (polygon pos: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_ronin_fees (ronin: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_scroll_fees (scroll: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_soneium_fees (soneium: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_starknet_fees (starknet: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_taiko_fees (taiko alethia: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_unichain_fees (unichain: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_worldchain_fees (world chain: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_zksync_era_fees (zksync era: комиссии пользователей, млн долл. США в год), crypto_chain_arbitrum_stables_mcap (arbitrum one: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_arbitrum_nova_stables_mcap (arbitrum nova: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_base_stables_mcap (base chain: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_celo_stables_mcap (celo: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_ethereum_stables_mcap (ethereum mainnet: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_fraxtal_stables_mcap (fraxtal: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_gravity_stables_mcap (gravity: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_ink_stables_mcap (ink: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_linea_stables_mcap (linea: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_lisk_stables_mcap (lisk: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_manta_stables_mcap (manta pacific: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_mantle_stables_mcap (mantle: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_metis_stables_mcap (metis: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_mode_stables_mcap (mode network: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_optimism_stables_mcap (op mainnet: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_plume_stables_mcap (plume network: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_polygon_pos_stables_mcap (polygon pos: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_ronin_stables_mcap (ronin: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_scroll_stables_mcap (scroll: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_soneium_stables_mcap (soneium: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_starknet_stables_mcap (starknet: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_taiko_stables_mcap (taiko alethia: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_unichain_stables_mcap (unichain: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_worldchain_stables_mcap (world chain: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_chain_zksync_era_stables_mcap (zksync era: стейблкоины на конец года, млрд долл. США), crypto_curve_3pool_volume (curve 3pool (dai/usdc/usdt): оборот за год, млрд долл. США в год), crypto_curve_3pool_fees (curve 3pool (dai/usdc/usdt): комиссии трейдеров, млн долл. США в год), crypto_curve_3pool_reserve_value (curve 3pool (dai/usdc/usdt): стоимость резервов на конец года, млн долл. США), crypto_curve_steth_volume (curve steth/eth: оборот за год, млрд долл. США в год), crypto_curve_steth_fees (curve steth/eth: комиссии трейдеров, млн долл. США в год), crypto_curve_steth_reserve_value (curve steth/eth: стоимость резервов на конец года, млн долл. США), crypto_curve_tricrypto2_volume (curve tricrypto2 (usdt/wbtc/weth): оборот за год, млрд долл. США в год), crypto_curve_tricrypto2_fees (curve tricrypto2 (usdt/wbtc/weth): комиссии трейдеров, млн долл. США в год), crypto_curve_tricrypto2_reserve_value (curve tricrypto2 (usdt/wbtc/weth): стоимость резервов на конец года, млн долл. США), crypto_uniswap_v2_usdc_weth_reserve_usdc (uniswap v2 usdc/weth: резерв usdc на конец года, млн USDC), crypto_uniswap_v2_usdc_weth_reserve_weth (uniswap v2 usdc/weth: резерв weth на конец года, млн WETH), msw_per_capita (коммунальные отходы на человека, кг на человека в год), msw_landfill_share (коммунальные отходы: на свалку, % обработанных), msw_recycling_share (коммунальные отходы: переработка, % обработанных), msw_compost_share (коммунальные отходы: компост, % обработанных), msw_incineration_share (коммунальные отходы: сжигание, % обработанных), packaging_waste_per_capita (упаковочные отходы на человека, кг на человека в год), plastic_packaging_per_capita (пластиковая упаковка на человека, кг на человека в год), packaging_recycling_rate (упаковка: доля переработки, % образованных упаковочных отходов), plastic_packaging_recycling_rate (пластиковая упаковка: доля переработки, % образованных отходов пластиковой упаковки), waste_all_per_capita (все отходы на человека (все отрасли и дома), кг на человека в год), waste_nonmineral_per_capita (отходы без минеральных на человека, кг на человека в год), household_waste_per_capita (отходы домохозяйств на человека, кг на человека в год), manufacturing_waste_per_capita (отходы обрабатывающей промышленности на человека, кг на человека в год), industrial_production_index (промышленное производство, индекс, индекс, 2021 = 100), manufacturing_production_index (обрабатывающая промышленность, индекс, индекс, 2021 = 100), industrial_production_oecd (промышленное производство (индекс оэср), индекс, 2015 = 100), manufacturing_share_gdp (обрабатывающая промышленность в ввп, % ВВП), industry_share_gdp (промышленность и строительство в ввп, % ВВП), manufacturing_value_per_capita (обрабатывающая промышленность на человека, долл. США 2015 года на человека), manufacturing_value_per_capita_unido (обрабатывающая промышленность на человека (юнидо), долл. США 2020 года на человека), manufacturing_share_gdp_unido (обрабатывающая промышленность в ввп (юнидо), % ВВП), oil_production (добыча нефти, млн т в год), gas_production (добыча природного газа, млрд куб. м в год), coal_production (добыча угля, млн т в год), lithium_production (добыча лития, тыс. т лития в год), rare_earths_production (добыча редкоземельных металлов, тыс. т оксидов в год), crude_steel_production (выплавка стали, млн т в год), cement_production (производство цемента, тыс. т в год), aluminium_production (выплавка первичного алюминия, тыс. т в год), copper_mine_production (добыча меди, тыс. т меди в год), ewaste_generated_per_capita (электронные отходы: образовалось, кг на человека в год), ewaste_collected_per_capita (электронные отходы: собрано официально, кг на человека в год), ewaste_recycled_per_capita (электронные отходы: переработано, кг на человека в год), msw_per_capita_waw (бытовые отходы на человека (всемирный банк), кг на человека в год), msw_uncollected_share (бытовые отходы: не вывозятся, % образовавшихся бытовых отходов), msw_recycling_share_waw (бытовые отходы: отправлены на переработку, % бытовых отходов), rd_business_gdp (исследования в компаниях, % ввп, % ВВП), rd_government_sector_gdp (исследования в государственных институтах, % ввп, % ВВП), rd_higher_education_gdp (исследования в университетах, % ввп, % ВВП), rd_funded_by_business (доля науки, которую оплачивает бизнес, % расходов на ИиР), rd_funded_by_government (доля науки, которую оплачивает государство, % расходов на ИиР), rd_funded_from_abroad (доля науки, оплаченная из-за рубежа, % расходов на ИиР), rd_spending_ppp (расходы на исследования и разработки, млрд долларов, млрд долл. по ППС, цены 2020 г.), researchers_per_thousand_employed (исследователи на 1000 занятых, на 1000 занятых, ЭПЗ), researchers_fte (исследователи, тысяч, тыс. в эквиваленте полной занятости), gbard_ppp (государственный бюджет на науку, млрд долларов, млрд долл. по ППС, цены 2020 г.), gbard_defence_share (оборонная доля государственного бюджета на науку, % GBARD), gbard_space_share (доля космоса в гражданском бюджете на науку, % гражданского GBARD), triadic_patent_families (триадные патентные семьи, семей в год), gbard_gdp (государственный бюджет на науку, % ввп, % ВВП), rd_business_per_capita (исследования в компаниях на жителя, евро на жителя), researchers_headcount (исследователи, тысяч человек, тыс. человек), women_researchers_share (женщины среди исследователей, % исследователей), patent_applications_by_origin (патентные заявки заявителей страны во всём мире, заявок в год), patent_applications_abroad (патентные заявки заявителей страны за рубежом, заявок в год), pct_applications (международные патентные заявки pct, заявок в год), nasa_outlays (расходы наса, млрд долл. в текущих ценах), nasa_share_federal_outlays (доля наса в расходах федерального бюджета сша, % федеральных расходов), esa_contribution (взнос страны в программы ека, млн евро), ev_car_sales_share (электромобили: доля в продажах новых легковых, % продаж новых легковых), ev_car_sales (электромобили: продажи новых легковых, машин за год), bev_car_sales (полностью электрические легковые (bev): продажи, машин за год), phev_car_sales (подключаемые гибриды (phev): продажи, машин за год), ev_car_stock (электромобили на дорогах (парк), машин), ev_car_stock_share (электромобили: доля во всех легковых на дорогах, % парка легковых), ev_bus_sales_share (электробусы: доля в продажах новых автобусов, % продаж новых автобусов), ev_truck_sales_share (электрогрузовики: доля в продажах новых грузовиков, % продаж новых грузовиков), ev_public_chargers (общественные зарядные точки для электромобилей, зарядных точек), ev_public_chargers_fast (быстрые общественные зарядные точки (больше 22 квт), зарядных точек), ev_public_chargers_slow (медленные общественные зарядные точки (до 22 квт), зарядных точек), evs_per_public_charger (электромобилей на одну общественную зарядную точку, машин на точку), new_cars_bev_share (новые легковые: полностью электрические (bev), доля, % регистраций новых легковых), new_cars_phev_share (новые легковые: подключаемые гибриды (phev), доля, % регистраций новых легковых), new_cars_hev_share (новые легковые: гибриды без розетки, доля, % регистраций новых легковых), new_cars_petrol_share (новые легковые: бензиновые без гибридов, доля, % регистраций новых легковых), new_cars_diesel_share (новые легковые: дизельные без гибридов, доля, % регистраций новых легковых), new_cars_bev_registrations (новые полностью электрические легковые (bev): регистрации, машин за год), car_stock_bev_share (все легковые на дорогах: полностью электрические (bev), доля, % всех легковых), car_stock_phev_share (все легковые на дорогах: подключаемые гибриды (phev), доля, % всех легковых), car_stock_hev_share (все легковые на дорогах: гибриды без розетки, доля, % всех легковых), bev_range_median_epa (электромобили: медианный запас хода новых моделей (epa), км), bev_range_max_epa (электромобили: самый большой запас хода (epa), км), bev_models_epa (электромобили: число испытанных epa комплектаций, комплектаций), bev_consumption_median_epa (электромобили: медианный расход электричества (epa), кВт·ч на 100 км), us_ev_charging_ports_public (сша: общественные порты зарядки электромобилей, портов), us_ev_charging_stations_public (сша: общественные зарядные станции для электромобилей, станций), us_ev_charging_ports (сша: порты зарядки электромобилей (общественные и служебные), портов), us_ev_charging_ports_dc_fast (сша: быстрые порты зарядки (dc), портов), orbital_launches (орбитальные пуски, пусков за год), orbital_launch_failures (неудачные орбитальные пуски, пусков за год), orbital_launches_spacex (орбитальные пуски spacex, пусков за год), payloads_to_orbit (спутники и аппараты, выведенные на орбиту, аппаратов за год), starlink_satellites_launched (запущено спутников starlink, спутников за год), pisa_reading (pisa: чтение, средний балл 15-летних, баллы PISA), pisa_math (pisa: математика, средний балл 15-летних, баллы PISA), pisa_science (pisa: естественные науки, средний балл 15-летних, баллы PISA), pisa_reading_low (pisa: чтение, доля 15-летних ниже базового уровня, % учащихся), pisa_math_low (pisa: математика, доля 15-летних ниже базового уровня, % учащихся), pisa_science_low (pisa: естественные науки, доля 15-летних ниже базового уровня, % учащихся), pisa_math_top (pisa: математика, доля сильных (уровни 5–6), % учащихся), timss_math_4 (timss: математика, 4 класс, баллы TIMSS), timss_math_8 (timss: математика, 8 класс, баллы TIMSS), timss_math_8_low (timss: восьмиклассники ниже нижнего уровня по математике, % учеников), timss_science_4 (timss: естественные науки, 4 класс, баллы TIMSS), timss_science_8 (timss: естественные науки, 8 класс, баллы TIMSS), pirls_reading (pirls: чтение, 4 класс, баллы PIRLS), pirls_reading_low (pirls: четвероклассники ниже нижнего уровня чтения, % учеников), piaac_literacy (грамотность взрослых (piaac), баллы PIAAC), piaac_numeracy (счёт взрослых (piaac), баллы PIAAC), piaac_literacy_16_24 (грамотность молодых взрослых, 16–24 года (piaac), баллы PIAAC), piaac_literacy_55_65 (грамотность взрослых 55–65 лет (piaac), баллы PIAAC), piaac_numeracy_16_24 (счёт молодых взрослых, 16–24 года (piaac), баллы PIAAC), piaac_numeracy_55_65 (счёт взрослых 55–65 лет (piaac), баллы PIAAC), piaac_literacy_low (взрослые с низкой грамотностью (piaac), % взрослых 16–65), piaac_problem_solving (адаптивное решение задач взрослыми (piaac), баллы PIAAC), naep_ltt_reading_9 (чтение 9-летних в сша (naep, долгосрочный тренд), баллы NAEP), naep_ltt_reading_13 (чтение 13-летних в сша (naep, долгосрочный тренд), баллы NAEP), naep_ltt_reading_17 (чтение 17-летних в сша (naep, долгосрочный тренд), баллы NAEP), naep_ltt_math_9 (математика 9-летних в сша (naep, долгосрочный тренд), баллы NAEP), naep_ltt_math_13 (математика 13-летних в сша (naep, долгосрочный тренд), баллы NAEP), naep_ltt_math_17 (математика 17-летних в сша (naep, долгосрочный тренд), баллы NAEP), naep_reading_4 (чтение в 4 классе в сша (naep), баллы NAEP), naep_reading_8 (чтение в 8 классе в сша (naep), баллы NAEP), naep_reading_12 (чтение в 12 классе в сша (naep), баллы NAEP), naep_math_4 (математика в 4 классе в сша (naep), баллы NAEP), naep_math_8 (математика в 8 классе в сша (naep), баллы NAEP), naep_math_12 (математика в 12 классе в сша (naep), баллы NAEP (0–300)), hbsc_problem_social_media_15 (hbsc: проблемное пользование соцсетями, 15-летние, % учащихся), hbsc_online_contact_15 (hbsc: на связи с друзьями онлайн почти всё время, 15-летние, % учащихся), hbsc_sleep_difficulty_15 (hbsc: трудно заснуть чаще раза в неделю, 15-летние, % учащихся), hbsc_school_pressure_15 (hbsc: школьная нагрузка давит, 15-летние, % учащихся), hbsc_like_school_15 (hbsc: очень нравится школа, 15-летние, % учащихся), nyfed_unemployment_recent_graduates (безработица: выпускники вузов 22–27 лет (фрб нью-йорка), % рабочей силы), nyfed_unemployment_young_no_degree (безработица: работники 22–27 лет без диплома бакалавра (фрб нью-йорка), % рабочей силы), nyfed_unemployment_college_graduates (безработица: все с дипломом бакалавра и выше, 22–65 лет (фрб нью-йорка), % рабочей силы), nyfed_unemployment_all_workers (безработица: все работники 16–65 лет (фрб нью-йорка), % рабочей силы), nyfed_underemployment_recent_graduates (работа не по диплому: выпускники вузов 22–27 лет (фрб нью-йорка), % работающих выпускников), nyfed_underemployment_college_graduates (работа не по диплому: все с дипломом бакалавра и выше, 22–65 лет (фрб нью-йорка), % работающих выпускников), nyfed_wage_median_bachelor_only (зарплата выпускников 22–27 лет с дипломом бакалавра (медиана, фрб нью-йорка), долл. в ценах 2025 года), nyfed_wage_median_high_school_only (зарплата 22–27-летних со школьным аттестатом (медиана, фрб нью-йорка), долл. в ценах 2025 года), bls_unemployment_25plus_less_than_high_school (безработица в 25 лет и старше: без школьного аттестата (сша, bls), % рабочей силы), bls_unemployment_25plus_high_school (безработица в 25 лет и старше: школьный аттестат, без колледжа (сша, bls), % рабочей силы), bls_unemployment_25plus_some_college (безработица в 25 лет и старше: колледж без диплома или диплом младшего специалиста (associate) (сша, bls), % рабочей силы), bls_unemployment_25plus_bachelor_or_higher (безработица в 25 лет и старше: диплом бакалавра и выше (сша, bls), % рабочей силы), eu_unemployment_25_29_below_upper_secondary (безработица 25–29 лет: образование ниже полного среднего (isced 0–2) (евростат), % рабочей силы), eu_unemployment_25_29_upper_secondary (безработица 25–29 лет: образование полное среднее и послесреднее (isced 3–4) (евростат), % рабочей силы), eu_unemployment_25_29_tertiary (безработица 25–29 лет: образование высшее (isced 5–8) (евростат), % рабочей силы), eu_unemployment_25_64_below_upper_secondary (безработица 25–64 лет: образование ниже полного среднего (isced 0–2) (евростат), % рабочей силы), eu_unemployment_25_64_upper_secondary (безработица 25–64 лет: образование полное среднее и послесреднее (isced 3–4) (евростат), % рабочей силы), eu_unemployment_25_64_tertiary (безработица 25–64 лет: образование высшее (isced 5–8) (евростат), % рабочей силы), eu_employment_25_29_below_upper_secondary (занятость 25–29 лет: образование ниже полного среднего (isced 0–2) (евростат), % населения), eu_employment_25_29_upper_secondary (занятость 25–29 лет: образование полное среднее и послесреднее (isced 3–4) (евростат), % населения), eu_employment_25_29_tertiary (занятость 25–29 лет: образование высшее (isced 5–8) (евростат), % населения), eu_employment_25_64_below_upper_secondary (занятость 25–64 лет: образование ниже полного среднего (isced 0–2) (евростат), % населения), eu_employment_25_64_upper_secondary (занятость 25–64 лет: образование полное среднее и послесреднее (isced 3–4) (евростат), % населения), eu_employment_25_64_tertiary (занятость 25–64 лет: образование высшее (isced 5–8) (евростат), % населения), oecd_unemployment_25_34_below_upper_secondary (безработица 25–34 лет: ниже полного среднего (isced 0–2) (оэср), % рабочей силы), oecd_unemployment_25_34_upper_secondary (безработица 25–34 лет: полное среднее или послесреднее (isced 3–4) (оэср), % рабочей силы), oecd_unemployment_25_34_tertiary (безработица 25–34 лет: высшее (isced 5–8) (оэср), % рабочей силы), oecd_employment_25_34_below_upper_secondary (занятость 25–34 лет: ниже полного среднего (isced 0–2) (оэср), % населения), oecd_employment_25_34_upper_secondary (занятость 25–34 лет: полное среднее или послесреднее (isced 3–4) (оэср), % населения), oecd_employment_25_34_tertiary (занятость 25–34 лет: высшее (isced 5–8) (оэср), % населения), oecd_relative_earnings_25_64_tertiary (заработки 25–64 лет с образованием высшее (isced 5–8) относительно полного среднего (оэср), % (полное среднее = 100)), oecd_relative_earnings_25_64_below_upper_secondary (заработки 25–64 лет с образованием ниже полного среднего (isced 0–2) относительно полного среднего (оэср), % (полное среднее = 100)), oecd_relative_earnings_25_34_tertiary (заработки 25–34 лет с образованием высшее (isced 5–8) относительно полного среднего (оэср), % (полное среднее = 100)), ilo_unemployment_25plus_basic (безработица 25 лет и старше: образование базовое (до основного среднего) (мот), % рабочей силы), ilo_unemployment_25plus_intermediate (безработица 25 лет и старше: образование среднее (мот), % рабочей силы), ilo_unemployment_25plus_advanced (безработица 25 лет и старше: образование продвинутое (высшее) (мот), % рабочей силы), ilo_unemployment_15_24_basic (безработица 15–24 лет: образование базовое (до основного среднего) (мот), % рабочей силы), ilo_unemployment_15_24_advanced (безработица 15–24 лет: образование продвинутое (высшее) (мот), % рабочей силы), ilo_employment_25plus_basic (занятость 25 лет и старше: образование базовое (до основного среднего) (мот), % населения), ilo_employment_25plus_advanced (занятость 25 лет и старше: образование продвинутое (высшее) (мот), % населения).
- Примеры:
  - https://macroscope.is/api/v1/insights?location=KOR&indicator=tfr,internet_users,urban_population — что видно в данных по Корее
  - https://macroscope.is/api/v1/insights?location=KOR,JPN,CHN&indicator=tfr — сравнение стран
  - https://macroscope.is/api/v1/series?location=KOR,JPN&indicator=tfr,births&from_year=2000 — ряды
  - https://macroscope.is/api/v1/forecast-checks?location=KOR&indicator=tfr — прошлые прогнозы ООН против факта
  - https://macroscope.is/api/v1/compare?x=gdp_per_capita_ppp&y=tfr — все страны за один год, корреляции
  - https://macroscope.is/api/v1/datasets — наборы со своей структурой: компании, игры, общины, модели ИИ, регионы, культуры питания и периоды обследований
  - https://macroscope.is/api/v1/datasets/ozon_disclosed_metrics — числа из раскрытия Ozon; page=0,1,… для пагинации, format=csv для текущей страницы
  - https://macroscope.is/api/v1/wars?location=BIH — войны страны и рождения после них против мирных стран; без location — итог по всем войнам
- Файлы: каталог https://macroscope.is/data/catalog.json; все показатели страны https://macroscope.is/data/indicators/country/KOR.csv; ряды демографии https://macroscope.is/data/demography/series/KOR.csv; сверка выпусков ООН https://macroscope.is/data/indicators/checks/wpp_revisions.csv; почему ошибались прогнозы населения ООН https://macroscope.is/data/indicators/checks/wpp_components.csv; войны и рождения https://macroscope.is/data/indicators/wars.json; как ошибаются прогнозы и первые оценки (пересчёты ВВП МВФ, первые оценки роста, опрос прогнозистов США, пересмотры ВВП и рабочих мест, серии ошибок Минфина Великобритании и Еврокомиссии, бюджет США, энергетические прогнозы EIA, допущения бюджета России, прогнозы цен Минэнерго США, прогнозы правительства Японии, допущения бюджетов президента США) https://macroscope.is/data/indicators/forecast_errors.json; покрытие данных (последний год каждого показателя по каждой стране) https://macroscope.is/data/indicators/coverage.csv, карта — https://macroscope.is/ru/data/coverage/.

## Запись: предложения редакции по личному ключу
- Ключ: войдите в ленту, задайте ник, откройте карточку «Профиль» → «Ключи для агентов» → «Выпустить ключ». Ключ вида mk_… показывается один раз; до 5 ключей, у каждого имя, любой можно отозвать. Сервер хранит только хеш.
- Как передать: заголовок `Authorization: Bearer mk_…` — у запросов REST и у HTTP-запроса к https://macroscope.is/mcp (Claude Code: `claude mcp add --transport http macroscope https://macroscope.is/mcp --header "Authorization: Bearer mk_…"`).
- Операции: suggest_research — вопрос или направление исследования (POST https://macroscope.is/api/v1/suggestions/research); suggest_source — источник данных: название, ссылка, лицензия, что в нём (POST …/suggestions/source); submit_collection_draft — черновик коллекции: вопрос, вид chain|build, 3–7 id карточек ленты, заметки и вывод (POST …/suggestions/collection); my_suggestions — мои предложения со статусом и ответом редакции (GET …/suggestions). Тело — JSON, ответ — id и статус new.
- Ничего не попадает на сайт само: каждое предложение читает и принимает или отклоняет редакция, ответ виден автору в my_suggestions и в профиле. Ошибки: 401 — нет ключа или он отозван, 400 — неверные данные, 429 — лимит. Лимиты: 20 записей в час на ключ, 30 в час и 100 в сутки на профиль; ссылки только http(s).
- Подписки и «Важное» по тому же ключу: follow / unfollow — подписаться на человека по нику и отписаться (POST https://macroscope.is/api/v1/follows и …/follows/remove, тело {"handle": "…"}); mark_important / unmark_important — отметить карточку или коллекцию «Важное» со своими словами до 280 знаков и снять отметку (POST …/important и …/important/remove, тело {"item": "id", "note": "…"}). Отметка «Важное» открытая: она видна на странице человека, в get_user_profile и в ленте «Подписки» его подписчиков. Отмечать и собирать коллекции может только профиль с ником.
- Защита записей: не больше 60 записей в минуту с одного адреса, у аккаунта первых суток лимиты на открытые действия ниже; ключ профиля, заблокированного редакцией, — ошибка 403 blocked (читать можно). Частые отказы с одного адреса замедляют ответы.

## Модерация
- Под коллекцией человека, его страницей и отметкой «Важное» есть «Пожаловаться»: спам, оскорбления, ложные данные или другое, со своими словами (POST https://macroscope.is/api/feed/report, только с сайта). Жалобы читает редакция: она может скрыть коллекцию или отметку (автор видит «скрыто редакцией»), сбросить имя и описание профиля или заблокировать аккаунт — тогда его страница и записи скрыты, ключи отозваны. Скрытое не показывают ни страницы, ни API, ни MCP.
- Формы сайта (первый вход, ник, публикация коллекции, предложение) просят решить маленькую задачу SHA-256 (https://macroscope.is/api/feed/pow?for=…; браузер решает её за доли секунды) вместо внешней капчи. Запросы по личному ключу её не требуют.

## Люди: подписки, «Важное», свои коллекции
- У человека с ником есть страница https://macroscope.is/ru/u/<ник>/: имя, подписчики и подписки, его открытые коллекции и что он отметил важным. get_user_profile отдаёт то же, list_user_collections — его коллекции целиком (вопрос, карточки по порядку с его пояснениями, вывод, статус).
- Свою коллекцию человек собирает в ленте; у неё страница https://macroscope.is/ru/u/<ник>/s/<id>/ (без короткого кода). Статусы: draft — черновик, виден только автору; published — открыта по ссылке и подписчикам; review — автор предложил её в общую ленту, она у редакции; approved — редакция приняла; rejected — не взяла. В общую ленту попадают только коллекции, которые проверила и приняла редакция; черновики API не показывает.
- Лента «Подписки» — отметки «Важное» тех, на кого человек подписан, с их словами, их новые коллекции и принятые редакцией предложения. В общей ленте отмеченное ими встречается чуть чаще; без подписок общая лента не меняется.

## Ссылки на вид графика для людей
Адреса страниц (один порядок для страниц, ленты, API и карты сайта): у каждого языка своя приставка — https://macroscope.is/ru/ и https://macroscope.is/en/, корень https://macroscope.is/ — сама лента на языке читателя (его выбор, иначе язык браузера). Под приставкой: лента /, карточка /c/<slug>/, коллекция карточек /s/<slug>/ (вопрос и карточки, которые на него отвечают, по порядку, и вывод с источниками; шаг на экране — ?step=N; list_collections и get_collection), график /chart/, готовый вопрос графика /chart/<slug>/, прогнозы /forecasts/, данные /data/, покрытие /data/coverage/, страны /country/ и /country/<slug>/ — например https://macroscope.is/ru/country/yuzhnaya-koreya/ и https://macroscope.is/en/country/south-korea/. Slug — несколько слов заголовка или названия латиницей (русские — транслитом), без чисел; он постоянный и у каждого языка свой. Все slug по id карточки, коду страны, id вопроса и id коллекции: https://macroscope.is/data/routes.json. Короткие ссылки для соцсетей и роликов — https://macroscope.is/<код> (3 знака, латиница и цифры, например /k7f; код у каждой карточки, страны, вопроса и коллекции — поле code в routes.json и short_url в get_popular_findings): одна переадресация 301 на страницу на языке читателя; в корне сайта, кроме кодов, только служебные имена.
Состояние главного графика — в адресе: https://macroscope.is/ru/chart/?c=KOR,JPN&i=tfr,internet_users&from=1990&to=2050
c — страны (ISO3, мир — WLD), i — показатели (до 6), from/to — годы, past=1 — прошлые прогнозы (для одной страны), fc=0 — без текущего прогноза, w=0 — без тени годов войн (для одной страны она включена), mode=overlay — все показатели в одном блоке, view=xy&x=…&y=…&year=… — все страны «X против Y». view=age&c=…&m=first|all&g=1950,1980 — линия на поколение женщин по возрасту (таблицы HFD): m=first — доля родивших первого ребёнка, m=all — детей на женщину, g — годы рождения (до 8); данные https://macroscope.is/data/indicators/json/cohort/<ISO3>.json, список стран — cohort/index.json. Английская версия: https://macroscope.is/en/chart/?c=…

## Главные выводы (посчитаны из данных)
- Прогноз ООН 2024 года: в 33 из 42 стран, по которым уже есть данные за 2024–2025 годы, рождений меньше, чем в среднем варианте; в 8 — меньше нижней границы 95%-интервала.
- Япония: 709 тыс. рождений в 2024 году (включая детей иностранцев). Даже последний официальный прогноз (IPSS 2023, средний) ждал такого уровня только в 2042 году — на 18 лет позже. Ранний прогноз (IPSS 2002, средний) ждал этого в 2045 году.
- Тайвань: 108 тыс. рождений в 2025 году. Даже последний официальный прогноз (NDC 2024, средний) ждал такого уровня только в 2036 году — на 11 лет позже. Ранний прогноз (NDC 2016, средний) ждал этого в 2057 году.
- Китай: 7,92 млн рождений в 2025 году. Даже последний официальный прогноз (ООН WPP 2024, средний) ждал такого уровня только в 2050 году — на 25 лет позже. Ранний прогноз (ООН WPP 2022, средний) ждал этого в 2054 году.
- США: 1,60 ребёнка на женщину в 2024 году. Прогноз SSA 2015 закладывал на этот год 2,04 — расхождение −22%.
- Южная Корея: 0,80 ребёнка на женщину в 2025 году. Прогнозы, сделанные до 2020 года, ждали на 2025 год 1,00–1,38, а прогнозы 2021 и 2023 годов оказались ниже факта: в 2024–2025 годах рождаемость немного выросла. Ошибаться можно в обе стороны.
- Мир: 67% населения живут в странах с рождаемостью ниже уровня замещения поколений (2,1), 31% — ниже 1,5. При этом население мира ещё растёт: ООН ждёт пик около 10,3 млрд в 2084 году.

## Страницы
- [Обзор (Макроскоп)](https://macroscope.is/ru/chart/): главный интерактивный график и наблюдения; без JavaScript — готовый вид (мир, рождаемость и интернет) с наблюдениями, главные выводы и список стран.
- [Лента находок — главная страница](https://macroscope.is/ru/): карточки с находками из данных. Две ленты: «Коротко» — два числа на одной шкале и момент, когда одно обогнало другое (смертей больше, чем рождений; пожилых больше, чем детей; интернет против безопасно очищаемых стоков и чистой воды дома; ветер и солнце против угля; страна против известной страны по рождениям, продолжительности жизни, рождаемости, доходу, возрасту), неожиданные факты (мир прошёл пик рождений, рекордно мало рождений за полтора века, официальные смерти от COVID против смертей сверх обычного, возраст матерей, жизнь после 65), а также ошибки прогнозов ООН и МВФ, рекорды и разные пути стран; «Глубже» — находки, где сразу три показателя и больше (поле tier=deep в /data/feed/<lang>/top.json и rest.json). Посетители отмечают «интересно / неинтересно» анонимно или с ключом доступа (passkey). Без JavaScript — список лучших находок. У каждой карточки своя страница https://macroscope.is/c/<slug>/ — это сама лента, открытая на карточке, с картинкой превью; адрес в браузере всегда ведёт на карточку, которая на экране. Что людям интересно — get_popular_findings.
- [Прогнозы против факта](https://macroscope.is/ru/forecasts/): 132 подробных случаев (рождаемость, миграция, энергетика США, ФРС), ООН-2024 против рождений 2024–2025 годов, выпуски ООН и МВФ по всем странам (включая миграцию и продолжительность жизни), контекст, методика и источники. Обычный HTML.
- [Страны](https://macroscope.is/ru/country/): страница каждой страны — https://macroscope.is/ru/country/yuzhnaya-koreya/ (ключевые показатели, наблюдения, прошлые прогнозы ООН и МВФ против факта, все ряды). Обычный HTML.
- [Данные и API](https://macroscope.is/ru/data/): подключение MCP, все инструменты, файлы.
- [Правила пользования](https://macroscope.is/ru/terms/): что можно публиковать, жалобы, проверка редакцией перед общей лентой, предложения агентов по ключу, права на тексты людей.
- [Конфиденциальность](https://macroscope.is/ru/privacy/): что сайт хранит о читателе. Вход в ленту (ключ доступа, Google, Apple, X, Telegram) — по желанию; у человека с ником есть страница https://macroscope.is/ru/u/<ник>/ (имя, ник, дата; не для поисковиков). Чтение через API и MCP входа не требует; о людях API отвечает только то, что и так на их публичной странице (get_user_profile). Уведомления (колокольчик ленты), пуши, недельная сводка на почту (только по отметке, с отпиской одним нажатием) и в Telegram-бот — только для людей и только по их выбору в «Профиле»; через API и MCP их нет.
- English: https://macroscope.is/en/, https://macroscope.is/en/chart/, https://macroscope.is/en/forecasts/, https://macroscope.is/en/data/

## Как читать цифры
- Факт: демография — оценки ООН WPP 2024; рождения и рождаемость — национальная статистика с последнего года, где она совпадала с оценкой ООН (ряды другого охвата не стыкуются); Всемирный банк — как опубликовано; МВФ — последний выпуск WEO.
- Рождения и население — тыс.; tfr — детей на женщину; единицы остальных показателей — в list_indicators.
- Ошибки прогнозов ООН: gap_pct = факт / прогноз − 1 (минус — факт ниже прогноза); МВФ: факт − прогноз, для ставок в процентных пунктах. Ошибки бывают в обе стороны.
- Заявления против фактов («Сказано и сделано»): обещания и цели политиков, правительств, партий, центробанков, учёных и руководителей компаний с числом или датой и сроком — дословная цитата с переводом и ссылкой на первоисточник, факт к сроку из официальной статистики, исход в обе стороны (сбылось, перевыполнено, почти, позже, не сбылось); темы — миграция, демография, отходы, доходы и соцпрограммы, экономика, энергия, технологии и электромобили, климат, наука, космос. Инструмент get_claims (фильтры theme, country, outcome, query), файлы https://macroscope.is/data/claims/claims.csv и claims.json. Исход — сравнение числа, а не оценка человека.
- Связь в наблюдениях проверяется по уровням и по изменениям год к году с поправкой на автокорреляцию; совпадение во времени не доказывает причину.
- Население мира пока растёт (средний вариант ООН: пик около 10,3 млрд в 2084 году). Данные не показывают скорого вымирания человечества; они показывают, что официальные прогнозы рождаемости в стареющих странах систематически оказывались слишком оптимистичными, причём ошибки бывают в обе стороны.

## English summary
Macroscope puts every country's indicators on one time axis next to official UN and IMF forecasts checked against actual data, with a source for every number: demography (UN WPP 2024, national statistics of 64 countries), migration (UN International Migrant Stock 2024, UNHCR refugees, remittances), internet and telecoms (World Bank, ITU), GDP per capita, urbanisation, women's education and work, IMF economics (growth, inflation, debt, budget balance, current account), real house prices (BIS), electricity (Ember), military spending (SIPRI), deaths in organised violence (UCDP), war years (UCDP/PRIO from 1946; earlier, the big wars by dates from reference works) and what happened to births after wars (get_war_births: every war against the pre-war trend and peace-time countries with the same fertility, the world wars against neutral countries with Human Mortality Database births back to the 18th century, monthly births after a war began, regions of Colombia, Mexico and Ukraine) for 237 countries and the world; 12 past UN revisions (1998-2022: population, births, deaths, fertility, infant mortality, migration, life expectancy) and 39 IMF WEO editions (2007-2026) are checked against the facts for every country, and the error of the UN's population projections is split into causes (revised starting point, births, deaths, migration; get_forecast_checks with source=components); about a hundred in-depth cases check national population, births and migration projections (Europe, Asia, the Americas, Africa, Oceania) and central banks' forecasts (Fed, ECB, the banks of England, Canada, Japan, Russia, India, Türkiye, Brazil, Mexico, Australia, New Zealand, South Africa), the US Survey of Professional Forecasters, the UK Treasury and Office for Budget Responsibility, the European Commission (Greece, Italy), the Congressional Budget Office, Russia's budget assumptions (ruble rate, oil, growth, inflation), the US President's budget assumptions, the Japanese government's outlook, the US EIA's oil and gas price forecasts and EIA's world solar outlook against the outcome (list_forecast_cases). Data coverage by country: https://macroscope.is/en/data/coverage/. Use the MCP server (https://macroscope.is/mcp, Streamable HTTP, no auth for reading) or the REST API (https://macroscope.is/api/v1/, OpenAPI at https://macroscope.is/api/v1/openapi.json) instead of parsing pages; add lang=en for English. Tools: get_market_latest, get_market_cycles, list_datasets, get_dataset, search_locations, get_insights, get_popular_findings, list_collections, get_collection, get_user_profile, list_user_collections, suggest_research, suggest_source, submit_collection_draft, my_suggestions, mark_important, unmark_important, follow, unfollow, get_location, list_indicators, compare_indicators, get_forecast_checks, get_series, rank_countries, list_forecast_cases, get_forecast_case, get_un2024_vs_actual, get_war_births, get_key_findings, get_claims, get_sources. A feed of findings, the main page https://macroscope.is/en/, lets visitors mark cards interesting or not (anonymous counts via get_popular_findings). Start with search_locations, then get_insights for ready observations (trend breaks, what changed together, relationships in levels and year-to-year changes, the position among countries with the same income, which milestones usually come first, past forecast errors, the current outlook). Chart links for people: https://macroscope.is/en/chart/?c=KOR,JPN&i=tfr,internet_users&from=1990. Page addresses follow one scheme for pages, the feed, the API and the sitemap: every language has its own prefix, https://macroscope.is/en/ and https://macroscope.is/ru/, and the root https://macroscope.is/ is the feed itself in the reader's language (their choice, else their browser's). Under the prefix: the feed /, a card /c/<slug>/ (the feed opened on it, with a preview picture), a collection of cards /s/<slug>/ (a question, the cards that answer it in order and a conclusion with sources; the step on screen is ?step=N; list_collections and get_collection), the chart /chart/, a ready question of the chart /chart/<slug>/, a country /country/<slug>/, e.g. https://macroscope.is/en/country/south-korea/. Slugs are a few words of the headline or name, without numbers; each language has its own and they never change; every slug by card id, country code, question id and collection id: https://macroscope.is/data/routes.json. Short links for social networks and videos: https://macroscope.is/<code> (3 signs, Latin letters and digits, e.g. /k7f; every card, country, question and collection has one — field code in routes.json, short_url in get_popular_findings): one 301 to the page in the reader's language; besides codes, the root holds only service names. Claims against facts (get_claims; https://macroscope.is/data/claims/claims.csv): promises and targets of governments, parties, central banks, scientists and company heads with a number or a date and a deadline (themes include technology and electric cars, science and space), the exact quote with a primary-source link, the official fact at the deadline and the outcome either way. Population and births are in thousands; tfr is children per woman; association is not cause.

Markets: https://macroscope.is/en/chart/equities-latest-indices-growth/ and /en/data/#markets. market_equity_index/market_long_yield use current OECD months; shiller_* exposes CAPE, prices, earnings and dividends. Annual axes select the last published month, with observation_periods providing exact dates. get_market_latest(location="USA") gives each measure’s latest date and quality. markets_banking_crises retains 164 IMF 2026 Table A1 episodes and source discrepancies. Other market_* exposes WDI capitalisation, trading, credit and annual equity changes (1990–2022; currency/index conventions differ by country). us_treasury_*, us_yield_spread_*, us_breakeven_10y and us_fed_funds use direct Federal Reserve H.15. list_datasets(query="markets") returns monthly rates and quarterly house prices. get_market_cycles(location="JPN", asset="housing") gives precomputed sampled falls of at least 20% and recoveries. Equities prefer monthly OECD indices; asset="equity_wdi" selects the annual archive. Monthly means can smooth intramonth crashes. open is censored at the source cutoff, data_gap stops tracking. Quoted yields are not portfolio returns; expensive markets and price declines do not diagnose bubbles or banking crises.

Religion and beliefs: the chart religion section starts at https://macroscope.is/en/chart/world-religious-composition/. Pew all-age affiliation (2010/2020), diversity, adult beliefs/practice (2023–2024), switching, restrictions (2023), migrant stocks (1990–2020), and national censuses including New Zealand (2013/2018/2023). EVS 2017–2021 percentages use valid answers; WVS 2017–2023 percentages use the full weighted sample, including nonresponse. Religious, non-religious, atheist, affiliation and belief are separate responses; unsure about God is not automatically agnostic. Historical Christian traditions for 2010 use Pew’s 2011 release and must not be spliced into its 2025 revision. Shia ranges are 2009 ethnographic estimates among Muslims; lower/upper indicators are endpoints, not precise shares. Muslim self-identification in 2008–2012 retains Sunni, Shia, just a Muslim and volunteered traditions; Sufi affiliation overlaps them. Thailand’s five southern provinces and Great Britain without Northern Ireland remain regions. Use list_indicators/get_series for country chart points and list_datasets(query="religion")/get_dataset for detailed and bounded observations. Adult percentages are not all-age headcounts; small bounds and missing cells are not zero. Russian overview: https://macroscope.is/ru/data/#religion. English: https://macroscope.is/en/data/#religion.

The expanded catalog also covers food and healthy-diet affordability, purchasing power, online shopping, time use, libraries, pets, land and climate. list_datasets/get_dataset expose 149 typed datasets including digital consumption, Amazon/Ozon/RWB, Steam, religious communities and Amish settlements, museums, Wikipedia, GitHub, AI models, retractions, biodiversity records and exoplanets. Companies and communities retain their entity types; bounds, missing values and estimates are explicit.

Internet and communication restrictions: section=internet in list_indicators, https://macroscope.is/en/chart/where-communication-restrictions-documented/, list_datasets(query="internet")/get_dataset. Access Now STOP cases cover affected territories and reporting years, 2016–2025: ongoing restrictions count each year, categories overlap, missing is not zero, world totals deduplicate multi-country records. internet_stop_events preserves snapshot-specific source_row/record_id, source dates and flags; internet_stop_counts includes classified and unknown record counts. Freedom House provides four expert scales for 2019–2025 and 21 questions for 2025: higher = freer, not percentages; assessment period June of the previous year through May of the edition year. These are historical observations, not current service-availability status. /en/data/#internet.
Cryptoassets: crypto catalog section and crypto_* presets on https://macroscope.is/en/chart/. Coin Metrics Community covers year-end prices/capitalization/supply, reported spot volume, transactions, mean daily addresses and hash rate, plus stablecoins, gold tokens, stETH and BUIDL on Ethereum. WLD is the worldwide scope of each named asset, not a total crypto-market figure. list_datasets(query="crypto") and get_dataset return complete months and latest daily observations, each with its own date; cryptoasset, blockchain and defi_pool entities are not countries. growthepie supplies independent metrics for 27 chains under CC BY 4.0, excluding upstream-provider series. Curve provides primary daily volume, trader fees and reserve valuations for three pools. Uniswap v2 USDC/WETH provides block-level reserves from Ethereum contract state. Selected pools are not DeFi totals; USDC/WETH units are not USD; dated_snapshot preserves Curve snapshot timing. Federal Reserve/ECB/FCA surveys in 22 countries retain denominators: annual use is not current ownership, purposes among owners are not all-adult shares, and ECB has a questionnaire break in 2024. Addresses are not people; turnover is not money invested. Coin Metrics uses CC BY-NC 4.0, without a commercial reuse grant. Details: https://macroscope.is/en/data/#crypto.
Industry and waste: industry catalog section and industry_* presets on https://macroscope.is/en/chart/. Waste: municipal waste per person and its fate (OECD; World Bank What a Waste 3.0, one reported year per country), all waste with and without mineral waste, packaging and plastic packaging with recycling rates (Eurostat), e-waste generated, collected and recycled (UNITAR via the UN SDG database; collected is not recycled). Production: crude steel (worldsteel, 20 largest producers and the world), cement, aluminium, copper (USGS MCS), coal, oil, gas, lithium, rare earths (Energy Institute via OWID), industrial production indices (OECD 2015=100, Eurostat 2021=100; an index compares a country only with itself), manufacturing share of GDP and value per person (World Bank, UNIDO). Typed datasets: waw_projections (World Bank model to 2030-2050) and oecd_plastics_scenarios (OECD scenarios to 2060) are scenarios, not forecasts. worldsteel steel demand forecasts against actual: get_forecast_case(case_id="wld_worldsteel_demand"). Details: https://macroscope.is/en/data/#industry.
Science, space and technology: science catalog section and science_* presets on https://macroscope.is/en/chart/. R&D (OECD MSTI): who performs it (business, government institutes, universities, % of GDP) and who pays (business, government, abroad, % of GERD), total GERD in billion USD PPP at 2020 prices, government R&D budgets GBARD (billion USD, % of GDP, defence and space shares) — a budget, not GERD spending; researchers per 1,000 employed and in thousand full-time equivalents, triadic patent families. Eurostat: business R&D per inhabitant, researchers by headcount (not FTE). UNESCO UIS: women among researchers. WIPO: patent applications by applicant country at all offices worldwide and abroad, PCT applications — applications, not grants; residents' filings at their national office are a separate series, resident_patent_applications (by office). Space: NASA outlays and their share of US federal outlays (OMB, US fiscal years), country contributions to ESA programmes and the typed dataset esa_budget (ESA budgets 2016-2026 from ESA infographics — budgets, not spending), orbital launches; electric cars and charging. Details: https://macroscope.is/en/data/#science.
Education and skills: education catalog section and education_* presets on https://macroscope.is/en/chart/. PISA (OECD, 15-year-olds; reading from 2000, maths from 2003, science from 2006; mean scores, share below Level 2, share at Levels 5-6), TIMSS (IEA, grades 4 and 8, 1995-2023; means and share below the 400 benchmark), PIRLS (IEA, grade 4 reading, 2001-2021), PIAAC (OECD, adults aged 16-65; cycle 1 as 2012, 2015, 2017 by collection year, cycle 2 as 2023; literacy and numeracy overall, at 16-24 and at 55-65, share at Level 1 or below; adaptive problem solving 2023 only — not comparable with cycle 1 problem solving). Scales differ between studies: a PISA point is not a TIMSS point. The datasets education_pisa, education_timss, education_pirls, education_piaac (list_datasets/get_dataset) give standard errors, significance of changes, comparability flags and special samples (Russia in PIAAC cycle 1 without Moscow, Russia absent from PISA 2022 and TIMSS 2023, the delayed PIRLS 2021, low response in PISA 2022). NAEP (NCES, USA; long-term trend at ages 9, 13 and 17 since 1971, main NAEP grades 4, 8 and 12; dataset education_naep: means, percentiles 10-90, NCES significance, states) and HBSC (WHO, survey of students aged 11-15 in 2014, 2018, 2022; dataset education_hbsc: social media, sleep, school pressure, liking school, wellbeing, by sex, age and affluence; no errors published, 1-2 point differences are not significant). Details: https://macroscope.is/en/data/#education.
Education and work: labour_education catalog section and labour_education_* presets on https://macroscope.is/en/chart/. New York Fed (labor market for recent college graduates, from CPS and ACS microdata, since 1990): unemployment of recent graduates aged 22-27, young workers without a degree, all graduates 22-65 and all workers 16-65 (3-month moving average), underemployment, wages of bachelor's and high-school graduates in 2025 dollars, outcomes by major; dataset labour_education_nyfed. BLS: monthly unemployment aged 25 and over at four attainment levels since 1992, seasonally adjusted (October 2025 missing); dataset labour_education_bls. Eurostat lfsa_urgaed and lfsa_ergaed: unemployment and employment by age (15-24, 20-24, 25-29, 25-64), sex and ISCED 0-2/3-4/5-8 since 1983; dataset labour_education_eurostat. OECD Education at a Glance: unemployment and employment at 25-34 and 25-64 with standard errors, earnings relative to upper secondary (= 100); dataset labour_education_oecd. ILO (ILOSTAT): unemployment and employment by education (basic, intermediate, advanced) at 15-24, 25+ and 25-34 in all countries — national surveys, not modelled estimates, with unreliability flags; dataset labour_education_ilostat. Attainment levels differ between sources and are not mixed. Details: https://macroscope.is/en/data/#labour_education.

Digital expansion: ntia_* measures US internet users aged 15+, with standard errors and age groups in digital_us_ntia; cetic_* measures Brazilian internet users aged 10+, groups in digital_brazil_cetic; digital_uk_ofcom uses Ipsos iris measurements for UK online adults aged 18+ in May (not an annual average); dsa_tiktok_recipients is average monthly active recipients for H1 2025, digital_eu_tiktok_dsa, countries cannot be summed as unique people. Populations are not pooled.

Skills and behaviour: digital_eu_skills has DSI 2.0 for 2021/2023/2025 by age, sex, education and residence; digital_eu_ai_groups has AI use by group in 2025. eu_skills_* and grouped eu_genai_use_* retain labelled denominators. digital_us_teens_ai is Pew teens and parents; digital_uk_media_literacy is Ofcom social participation, AI and ad recognition, surveyed in 2025. digital_uk_news covers news reach and trust, surveyed November 2025–March 2026, labelled 2026 in annual views. Ofcom has a method break; trust uses each channel’s own news users. digital_eu_snap_dsa / dsa_snap_recipients is Snapchat H1 2026: one snapshot without comparisons over time.

Digital consumption: eu_* measures are Eurostat surveys of all individuals aged 16–74 (social networks, messaging, content, generative AI); search_*_share are Statcounter annual search-referral shares, not people or queries; cnnic_* describes China with measure-specific denominators; pew_*_ever_use covers US adults aged 18+; pew_teen_* and pew_parent_* cover ages 13–17 and their parents, surveyed in autumn 2025. list_datasets(query="digital") includes monthly search/AI referrals, original survey observations and Weixin/WeChat/QQ platform entities, not country totals. Example: /api/v1/datasets/digital_ai_chatbot_referrals?page=0. Monthly and source annual search aggregates coexist and must not be added. Gaps remain missing; reuse terms accompany each dataset.

Writing (suggestions to the editors, by personal key): sign in to the feed, set a handle, open the «Profile» card → «Keys for agents» and issue a key (mk_…, shown once; up to 5, named, revocable; only its hash is stored). Send it as `Authorization: Bearer mk_…` on REST requests and on the HTTP request to https://macroscope.is/mcp. Operations: suggest_research (POST https://macroscope.is/api/v1/suggestions/research), suggest_source (POST …/suggestions/source), submit_collection_draft (question, kind chain|build, 3–7 feed card ids; POST …/suggestions/collection), my_suggestions (GET …/suggestions, status and the editors' reply). Nothing is published by itself: the editors accept or reject every suggestion. Errors: 401 no or revoked key, 400 bad data, 429 limit (20 per hour per key; 30 per hour and 100 per day per profile). Reading needs no key. With the same key: follow / unfollow a person by handle (POST https://macroscope.is/api/v1/follows and …/follows/remove, body {"handle": "…"}); mark_important / unmark_important a card or collection with a note of up to 280 characters (POST …/important and …/important/remove, body {"item": "id", "note": "…"}). Important marks are public: on the person's page, in get_user_profile and in their followers' «Following» feed. Only a profile with a handle can mark and collect.

People: a person with a handle has a page https://macroscope.is/en/u/<handle>/ with followers, following, their public collections and their important marks; get_user_profile returns the same, list_user_collections their collections in full (question, cards in order with notes, conclusion, status). A person's collection has a page https://macroscope.is/en/u/<handle>/s/<id>/ (no short code). Statuses: draft (author only, never in the API), published (by link and to followers), review (proposed to the general feed, with the editors), approved (accepted), rejected. Only collections the editors checked and approved come into the general feed. The «Following» feed shows the important marks of the people one follows with their notes, their new collections and their accepted suggestions; in the general feed what they marked comes a little more often, and without follows the general feed does not change.

Moderation: writes allow at most 60 a minute from one address, and an account in its first day has lower limits on public actions; a key of a profile the editors blocked gets 403 blocked (reading still works). A person's collection, page and important mark have «Report» (spam, insults, false data, other; POST https://macroscope.is/api/feed/report, from the site). The editors may hide a collection or a mark (the author sees «hidden by the editors»), reset a profile's name and bio, or block an account: its page and writes are hidden and its keys revoked. Hidden things are shown by no page, API or MCP tool. Site forms (first sign-in, handle, publishing a collection, a suggestion) ask the browser to solve a small SHA-256 puzzle (https://macroscope.is/api/feed/pow?for=…) instead of an outside captcha; requests by key do not.

Key findings:
- UN projection of 2024: in 33 of 42 countries that already report 2024–2025 data, births are below the medium variant; in 8, below the lower bound of the 95% interval.
- Japan: 709k births in 2024 (including children of foreign nationals). Even the latest official projection (IPSS 2023, medium) expected this level only in 2042, 18 years later. An earlier projection (IPSS 2002, medium) expected it in 2045.
- Taiwan: 108k births in 2025. Even the latest official projection (NDC 2024, medium) expected this level only in 2036, 11 years later. An earlier projection (NDC 2016, medium) expected it in 2057.
- China: 7.92M births in 2025. Even the latest official projection (UN WPP 2024, medium) expected this level only in 2050, 25 years later. An earlier projection (UN WPP 2022, medium) expected it in 2054.
- United States: 1.60 children per woman in 2024. The SSA 2015 projection assumed 2.04 for that year, a gap of −22%.
- South Korea: 0.80 children per woman in 2025. Projections made before 2020 expected 1.00–1.38 for 2025, while the 2021 and 2023 projections turned out lower than reality: fertility rose slightly in 2024–2025. Errors go both ways.
- World: 67% of people live in countries with fertility below replacement (2.1), 31% below 1.5. World population is still growing: the UN expects a peak of about 10.3B in 2084.

## Цитирование / Cite
Макроскоп (https://macroscope.is) и первоисточник, указанный в ответе или строке данных. Данные ООН — CC BY 3.0 IGO.