Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for COVOhub - FA

Channel

COVOhub - FA

@COVOhub_FA

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry

646subscribers

-5 since we began measuring on 5 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1001845007998
TypeChannel
Username@COVOhub_FA
CreatedBetween 1 October 2022 and 30 September 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live15 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 15 August 2026
On Telegramt.me/COVOhub_FA

Growth

646651648.55 August 2026 — 651 subscribers6 August 2026 — 651 subscribers6 August 2026 — 650 subscribers15 August 2026 — 646 subscribers5 August 202615 August 2026
4 measurements spanning 9 days, net -5. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 645–652 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
15 Aug 2026, 01:46646-4
6 Aug 2026, 19:22650-1
6 Aug 2026, 17:31651no change
5 Aug 2026, 22:15651first reading

Engagement

19 posts held, back to 20 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
34.5%
avg views ÷ 646 subscribers
Avg views / post
223
19 posts measured
Reaction rate
6.21%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
19
of 19 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 6 August 2026
Posts held19 (20 July 20266 August 2026)
Views total4,235
Reactions total263
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken6 Aug 2026, 17:31 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

Reaction mix

263 reactions across 19 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 47.1% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
12447.1%
❤‍🔥9736.9%
🔥166.08%
🤝103.80%
👍62.28%
🏆51.90%
💯31.14%
🆒20.76%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 19 of the 19 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 263reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 19 most recent posts we hold, published 20 July 2026 to 6 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

6 Aug 2026, 08:02 UTC63 views12 reactionsread 6 August 2026
Photo

1️⃣ 🚨 آینده کار فقط درباره اتوماسیون نیست؛ درباره بازتعریف نقش انسان است. این گزارش نشان می‌دهد یادگیری مهارت‌های GenAI در میان یادگیرندگان سازمانی ۲۳۴٪ رشد کرده و هم‌زمان تفکر انتقادی هم در همه گروه‌ها جهش داشته است. 🧠 یعنی بازی عوض شده: ارزش حرفه‌ای ما کمتر در «انجام کار تکراری» و بیشتر در «قضاوت، اعتبارسنجی و تصمیم‌گیری» خواهد بود. برای فعالان نوآوری، سؤال اصلی دیگر این نیست که AI چه کاری می‌تواند انجام دهد؛ سؤ

10👍1🔥1

5 Aug 2026, 13:22 UTC93 views10 reactionsread 6 August 2026

این وبینار تا ۱۰ دقیقه آینده آغاز خواهد شد. مشتاقانه منتظر حضور شما هستیم در صورتی که تمایل به شرکت دارید، به آیدی زیر پیام داده تا لینک ورود خدمت شما ارسال گردد. @COVOhub_Support

🤝10

4 Aug 2026, 04:29 UTC117 views13 reactionsread 6 August 2026
Photo

🏦از فلورانسِ قرن پانزدهم شروع کنیم؛ جایی که فیلیپو برونلسکی، معمار و مخترع رنسانس، برای یکی از ایده‌هایش یک حق انحصاری موقت گرفت؛ اتفاقی که امروز از آن به‌عنوان یکی از نشانه‌های اولیه شکل‌گیری منطق حمایت از نوآوری یاد می‌شود. همان منطق، امروز در قالب نظام‌های پیشرفته پتنت به ما کمک می‌کند تا ایده‌ها فقط «خلاقانه» نباشند، بلکه به دارایی‌های قابل‌حفاظت، قابل‌انتقال و قابل‌توسعه تبدیل شوند. 🔖 اگر می‌خواهید درک کوتاه

❤‍🔥64👍2💯1

2 Aug 2026, 06:33 UTC145 views13 reactionsread 6 August 2026

🪝چرا بعضی محصولات فراموش می‌شوند، اما بعضی دیگر به بخشی از عادت‌های ما تبدیل می‌شوند؟ 💬 بسیاری از محصولاتی که هر روز از آن‌ها استفاده می‌کنیم، صرفا کاربردی نیستند، آن‌ها درواقع به بخشی از عادت‌های ما تبدیل شده‌اند. کتاب Hooked نوشته Nir Eyal توضیح می‌دهد چگونه محصولات موفق، با طراحی هوشمندانه تجربه کاربر، رفتارهای تکرارشونده ایجاد می‌کنند و بدون نیاز به تبلیغات مداوم، کاربران را به بازگشت ترغیب می‌کنند. ⚡️ ایده اصل

9❤‍🔥3🔥1

1 Aug 2026, 22:31 UTC222 views14 reactionsread 6 August 2026
Video

هر کتاب، فرصتی برای یادگیری جمعی گزارش تصویری از جلسه انتقال دانش این هفته 📚 در این جلسه مروری بر کتاب Hooked اثر Nir Eyal داشتیم و درباره اصول طراحی محصولات عادت‌ساز، مدل Hook، نقش روان‌شناسی رفتار در تجربه کاربر و عواملی که کاربران را به بازگشت دوباره ترغیب می‌کنند، گفتگو کردیم. #COVO #Knowledge_Sharing #معرفی_کتاب @COVOhub_FA اینستاگرام | تلگرام‌انگلیسی | تلگرام‌فارسی | لینکدین | وب‌سایت

❤‍🔥83🆒2🔥1

1 Aug 2026, 08:04 UTC145 views16 reactionsread 6 August 2026
Photo

📣 گزارش Job Skills Report 2026 کورسرا، یکی از گزارش‌های مهم امسال برای درک مسیر آینده مهارت‌ها، کار، و یادگیری در عصر هوش مصنوعی است. 📊 این گزارش بر پایه داده‌های حدود ۶ میلیون یادگیرنده سازمانی در نزدیک به ۷۰۰۰ سازمان تدوین شده و تصویری روشن از مهارت‌های در حال رشد در حوزه‌های Data، IT، Software Product Development و GenAI ارائه می‌دهد. اهمیت این گزارش فقط در آمارها نیست؛ بلکه در تغییری است که در منطق ارزش‌آفرینی

❤‍🔥11🔥3💯2

30 Jul 2026, 05:30 UTC184 views15 reactionsread 6 August 2026
Forwarded from @ARIUOS_COPhoto

🚀 از چالش‌های امروز تا راه‌حل‌های فردا؛ خلق ارزش در علوم پزشکی با هوش مصنوعی اگر دانشجوی علوم پزشکی هستی و می‌خواهی یاد بگیری چطور از دل چالش‌های امروز، ایده‌های ارزشمند و مسیرهای نو برای آینده بسازی، این وبینار برای توست. 🧠✨ 🎙 مدرس وبینار: 👩🏻‍⚕️ خانم دکتر مونا آرین دارنده مدرک دکترای داروسازی، مخترع، منتور تأییدشده شرکت بین‌المللی COVO و برنده مدال‌های بین‌المللی مسابقات اختراعات 🏅🌍 📌 آنچه در این وبینار گفته خو

14🔥1

29 Jul 2026, 09:31 UTC232 views17 reactionsread 6 August 2026
Photo

با افتخار آغاز همکاری COVO با Karisani IT را اعلام می‌کنیم. شرکت Karisani IT در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICT) فعال بوده و در آفریقای جنوبی مستقر است. این شرکت در زمینه‌های توسعه نرم‌افزار، توسعه وب، توسعه اپلیکیشن‌های موبایل، تحلیل کسب‌وکار، معماری سیستم، هوش تجاری (BI)، تضمین کیفیت (QA) و آموزش فناوری فعالیت کرده و با ارائه راهکارهای دیجیتال، به سازمان‌ها در بهینه‌سازی فرآیندها و توسعه محصولات نوآورانه کمک

9❤‍🔥5🔥3

25 Jul 2026, 15:32 UTC291 views13 reactionsread 6 August 2026

📊 چرا بعضی داده‌ها به تصمیم منجر می‌شوند و بعضی فقط گزارش ارائه می‌دهند؟ 📖 داده به‌تنهایی ارزش نمی‌آفریند. آنچه منجر به تصمیم‌گیری می‌شود، روایتی است که از دل داده شکل می‌گیرد. کتاب Storytelling with Data نوشته Cole Nussbaumer Knaflic نشان می‌دهد چگونه می‌توان داده‌های خام را به پیامی تبدیل کرد که مخاطب آن را بفهمد، به خاطر بسپارد و بر اساس آن اقدام کند. 💡 چند ایده کلیدی از کتاب: 👥 اول مخاطب را بشناسید، بعد نمودار

❤‍🔥92👍1🔥1

24 Jul 2026, 09:34 UTC492 views17 reactionsread 6 August 2026
Video

هر کتاب، فرصتی برای یادگیری جمعی گزارش تصویری از جلسه انتقال دانش این هفته 📚 در این جلسه مروری بر کتاب Storytelling with Data اثر Cole Nussbaumer Knaflic داشتیم و درباره اصول روایت داده، طراحی مؤثر نمودارها و تبدیل داده های خام به پیام های قابل فهم و اثرگذار گفتگو کردیم. #COVO #Knowledge_Sharing #معرفی_کتاب @COVOhub_FA اینستاگرام | تلگرام‌انگلیسی | تلگرام‌فارسی | لینکدین | وب‌سایت

❤‍🔥105🔥2

23 Jul 2026, 06:34 UTC213 views13 reactionsread 6 August 2026
Photo

🏆بیش از یک قرن تحول؛ از فوتبال تا آینده پزشکی ورزشی | پارت دوم آینده فوتبال تنها به تاکتیک و استعداد وابسته نیست؛ فناوری در حال بازتعریف این بازی است. 🔎 هوش مصنوعی، دوقلوی دیجیتال (Digital Twin)، پوشیدنی‌های هوشمند، اینترنت اشیا (IoT) و کلان‌داده (Big Data) در حال تبدیل شدن به ابزارهایی هستند که می‌توانند از پیش‌بینی مصدومیت و شخصی‌سازی تمرینات تا تصمیم‌گیری پزشکی و تحلیل عملکرد را متحول کنند. در آینده، هر ورزشکار

10🏆2🔥1

22 Jul 2026, 16:31 UTC220 views13 reactionsread 6 August 2026
Photo

📍 بیش از یک قرن تحول؛ از فوتبال تا آینده پزشکی ورزشی | پارت اول ⚽️جام جهانی فوتبال در طول نزدیک به یک قرن، از یک رقابت ورزشی ساده به یکی از پیشرفته‌ترین بسترهای آزمایش و توسعه فناوری در جهان تبدیل شده است. 👨‍💻 امروزه فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی، کلان‌داده، حسگرهای پوشیدنی، اینترنت اشیا، VAR و رباتیک نقش مهمی در بهبود عملکرد ورزشکاران، پیشگیری از آسیب، افزایش دقت داوری، مدیریت مسابقات و ارتقای تجربه هواداران ایفا

9🏆2🔥2

Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @COVOhub_FA. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 12,922 of 1,480,975entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Forward network

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Mentions

Named by 9 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 15 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“COVOhub - FA” (@COVOhub_FA), 646 subscribers as measured 15 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/COVOhub_FA.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.