Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 11 August 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 81% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Observations
These are measurements, not verdicts. Each one below states something we counted, alongside the evidence it was counted from, so you can check it rather than take it. None of them is graded: every observation this register holds is recorded at severity 0, because the precision of the detectors behind them has not been measured yet, and a rating we cannot support is worse than none. Read each as a fact about the data, not as a judgement about the channel. How we measure.
Views per post sit far above this size band
15,100 average views per post against 1,437 subscribers — an engagement rate of 1053.3%. Across the 15,813 registered channels in the same cohort — 1,000–3,162 subscribers, posting mainly in Persian — the middle half sit between 8.34% and 32.3%, with a median of 17.2%.
What this was computed from
Window
30 days (13 July 2026 – 12 August 2026)
Posts measured
8 of 8 published in the window (0 exact, 8 rounded by Telegram)
Views totalled
121,090
Mature posts only
1053.3% over 8 posts read at least 24h after publication
When this is recorded. A channel is listed here only when its engagement rate sits at or above the 99th percentile of its cohort and is at least 3× away from that cohort’s median — above it — on both the all-readings figure and the mature-only figure. The percentile alone would be circular: a percentile cut puts the same share of every cohort in the tail whatever the data looks like. The distance from the median is what makes it a statement about this channel.
This is not a verdict, and the direction is not a quality signal.A low rate has many innocent causes — audiences that read in the Telegram app without opening the channel, a subscriber base built long before the current output, an audience in a different timezone from our reading. A high rate has innocent causes too: a post that travelled far beyond the channel’s own subscribers will do it. We publish the measurement and the distribution it sits in. The full cohort baselines are downloadable, so this comparison can be reproduced rather than trusted.
Recorded under the key err_high, last confirmed 12 August 2026. An observation that a later pass no longer finds is cleared, and a cleared observation is removed from this page rather than being shown struck through — we do not keep publishing a claim we have withdrawn. Dispute an observation.
Growth
5 measurements spanning 7 days, net +108. 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 1,313–1,453 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Aug 2026, 17:34
1,437
+46
10 Aug 2026, 01:27
1,391
+51
6 Aug 2026, 20:23
1,340
+11
6 Aug 2026, 08:04
1,329
no change
5 Aug 2026, 22:00
1,329
first reading
Engagement
20 posts held, back to 28 May 2026 — the 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
1053.3%
avg views ÷ 1,437 subscribers
Avg views / post
15,100
8 posts measured
Reaction rate
0.057%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
8
of 20 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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 2 August 2026
Posts held
20 (28 May 2026 – 2 August 2026)
Views total
121,090
Reactions total
69
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Aug 2026, 08:04 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.
♦️ لکچر پرفورمنس «مجلس الکتراخوانی»
🟰 یک رویداد اجرایی آموزشی
♾از سری رویدادهای باشگاه اندیشهی زنان
▫️ ملیکا شکری
(نویسنده و هنرمند، پژوهشگر بینارشتهای ادبیات، تئاتر و سینما)
⏳ ۲ ساعت
▪️آنلاین
🗓 مرداد ۱۴۰۵
🔷 دربارهی «مجلس الکتراخوانی»:
خوانشی اجرایی از الکترای سوفوکل و اوریپید، پرسه در بازخوانیها و اقتباسهای معاصر آنها و پرسشهایی که الکترا همچنان پیش روی زمانهی ما میگذارد.
🛑 برای اطلاعات بیشتر پیام …
📖 دومین دوره جستارخوانی
🔻تجربهی متفاوتی از خوانش و گفتوگوی تعاملی و طرح راهکارهایی برای فهم بهتر پدیدهی [Essay]
🔺 به هدایت دکتر محمد اوحدی حائری
🕰 چهار جلسه دو ساعته
▪️آنلاین
📚 جستار پدیدهای است که به وفور از آن حرف به میان میآید و در سالهای اخیر کتابهای زیادی نیز در موردش به چاپ رسیده. اما واقعا جستار چیست؟ پهنای کتابهایی که با نام جستار منتشر میشوند از کتابهای فوقتخصصی در حوزه فیزیک تا مفهومی کلی در …
🗽 چهارمین دوره کارگاه تئوری و عملی زنانهخوانی
خوانش عمیق حضور زنانه در متن، تصویر و اجرا
♾از سری دورههای باشگاه اندیشهی زنان
مدرس: ملیکا شکری
(نویسنده و هنرمند، پژوهشگر بینارشتهای ادبیات، تئاتر و سینما)
⏳ شش جلسه دو ساعته
🗓 مرداد و شهریور ۱۴۰۵
🔹 با تخفیف دانشجویی
▪️حضوری و آنلاین
🎴 دربارهی «زنانهخوانی»:
«زنانهخوانی» کارگاهی است برای مواجههای خلاق، تحلیلی و پرسشگر با مفهوم «حضور زنانه» در ادبیات و هنر. د…
👹 هفتمین دوره درسگفتار «تاریخ زشتی و شرارت»
(در ادبیات، هنرهای تجسمی، سینما و تئاتر)
▫️مدرس: دکتر محمّد اوحدی حائری
(نویسنده و پژوهشگر، مترجم، مدرس دانشگاه)
⏳ چهار جلسه دو ساعته
📌 دورهی مقدماتی
▪️حضوری، آنلاین، آفلاین
▪️مرداد و شهریور ۱۴۰۵
👺 دربارهی کلاس:
در سنتهای دینی و عقلانیت مدرن، شر و زشتی اغلب بهعنوان اموری منفی، ناسازگار، و تهدیدکنندهی نظم شناخته شدهاند؛ عناصری که همیشه تلاش شده حذف یا مهار شوند. ا…
✍ دومین دوره کارگاه تئوری و عملی زنانهنویسی
♾از سری دورههای باشگاه اندیشهی زنان
مدرس: ملیکا شکری
(نویسنده و هنرمند، پژوهشگر بینارشتهای ادبیات، تئاتر و سینما)
⏳ شش جلسه دو ساعته
🗓 مرداد و شهریور ۱۴۰۵
▪️آنلاین
🔹 با تخفیف دانشجویی
🎴 دربارهی «زنانهنویسی»:
در این کارگاه، زنانهنویسی را نه شیوهای ذاتی، بلکه مداخلهای در زبان و مقاومتی در برابر نوشتار تکصدا، فالوسمحور و سلسلهمراتبی میدانیم.
با تکیه بر اند…
🖋 دوازدهمین دوره کارگاه عملی وقایعنگاری: نوشتن تجربههای زیستن(ظرفیت محدود)
📚 تمرین نوشتن در بستر خاطرات، خانه و زندگی روزمره 📚
مدرس: ملیکا شکری
(نویسنده و هنرمند، پژوهشگر بینارشتهای ادبیات، تئاتر و سینما)
⏳ ۴ جلسه دو ساعته
▪️ آنلاین
📌 دورهی نخست (سطح پایه).
📜 دربارهی کارگاه «وقایعنگاری»:
کارگاهی خلاق است که به نوشتن وقایع مستند و خاطرات زندگی به صورت فرم ادبی نگاه میکند و به شرکتکنندگان میآموزد که چگونه …
🔳 کارگاه عملی «مِتاکُلاژ؛ ساختن از ساختهها»
▫️مدرس: دکتر محمّد اوحدی حائری
(نویسنده و پژوهشگر، مترجم، استاد دانشگاه)
⏳ ۶ جلسه سه ساعته
📌 همراه با پروژه پایانی
▪️حضوری
▪️آنلاین
🗓 مرداد و شهریور ۱۴۰۵
♦️ دربارهی کارگاه:
در این دوره که برای اولینبار در ایران برگزار میشود تجربهای کاملا متفاوت در خلق اثر ادبی و هنری را تجربه خواهید کرد. هنرمندان و اندیشمندان عرصه هنر بارها تلاش کردهاند روشی متفاوت از همنشینیِ …
🔻 کارگاه نژاد، روایت و تصویر
🔺مدرس: ملیکا شکری
(نویسنده و هنرمند، پژوهشگر بینارشتهای ادبیات، تئاتر و سینما)
⏳ شش جلسه دو ساعته
▪️آنلاین
◾️مرداد و شهریور ۱۴۰۵
📰 دربارهی کارگاه:
نژاد چگونه در ادبیات، تئاتر، سینما و هنرهای تجسمی ساخته، دیده و بازنمایی میشود؟
در این کارگاه به مناقشهی نژاد و فرآیندهای نژادیسازی میپردازیم. فهمی تازه از چگونگی معنا یافتنِ بدنها، چهرهها، زبانها و هویتها در «روایت» و «تصویر» …
🔸همراهان گرامی،
آخرین وضعیت ثبتنام دورهها به شرح زیر است:
• زنانهخوانی، دورهی یکم ـ آنلاین| تکمیل ظرفیت
• زنانهخوانی، دورهی دوم ـ آنلاین| در حال ثبتنام
• زنانهخوانی ـ حضوری | تکمیل ظرفیت
• جستارخوانی، دوره ۱ آنلاین | تکمیل ظرفیت
• جستارخوانی، دوره ۲ آنلاین | در حال ثبتنام
• ذهنیت تایپوگرافیک ـ حضوری و آنلاین | تکمیل ظرفیت
نسخهی آفلاین همچنان قابل تهیه است.
• زنانهنویسی، دوره ۱ ـ آنلاین | تکمیل ظرفیت…
👹 درسگفتار «تاریخ زشتی و شرارت»
(در ادبیات، هنرهای تجسمی، سینما و تئاتر) (ششمین دوره)
▫️مدرس: دکتر محمّد اوحدی حائری
(نویسنده و پژوهشگر، مترجم، استاد دانشگاه)
⏳ چهار جلسه دو ساعته
📌 دورهی مقدماتی
▪️حضوری
▪️آنلاین
▪️آفلاین
▪️تیر و مرداد ۱۴۰۵
🔷 با تخفیف دانشجویی
🛑 برای اطلاعات بیشتر پیام دهید:
+۹۸۹۱۰۵۳۹۴۷۳۷
🚦تلگرام:
@Chaos_Art_Group
🚧اینستاگرام:
instagram.com/chaos_theater_group
✨عضویت در کانال خائوس✨
https://t…
درود همراهان خائوس 🌿
دورهی دهم وقایعنگاری تکمیل و با موفقیت تشکیل شد.
برای دورهی یازدهم تنها تعداد بسیار محدودی ظرفیت باقی مانده است. اگر تمایل به شرکت در این دوره دارید، لطفاً هرچه زودتر به ما اطلاع دهید تا ثبتنام شما نهایی شود.
اطلاعات کلاس:
🖋کارگاه عملی وقایعنگاری: نوشتن تجربههای زیستن(آنلاین)(ظرفیت محدود)(دهمین دوره)
📚 تمرین نوشتن در بستر خاطرات، خانه و زندگی روزمره 📚
مدرس: ملیکا شکری
(دانشآموختهی …
✍ کارگاه تئوری و عملی زنانهنویسی
♾از سری دورههای باشگاه اندیشهی زنان
مدرس: ملیکا شکری
(نویسنده و هنرمند، پژوهشگر بینارشتهای ادبیات، تئاتر و سینما)
⏳ شش جلسه دو ساعته
🗓 تیر و مرداد ۱۴۰۵
▪️حضوری و آنلاین
🔹 با تخفیف دانشجویی
🎴 دربارهی «زنانهنویسی»:
در این کارگاه به مفهوم «نوشتار زنانه» میپردازیم. مفهومی که در بستر اندیشههای قرن بیستم شکل گرفت و با آثار متفکرانی چون هلن سیکسو و لوس ایریگاری به یکی از مهمت…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @Chaos_Art_Group_news. 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 — 11,119 of 1,151,006entries 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
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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 18 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.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
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 12 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“گروه هنری خائوس” (@Chaos_Art_Group_news), 1,437 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Chaos_Art_Group_news.
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.