Студенты НИ ТГУ приняли участие в акции «День донора» 🩸 Профсоюзный комитет Национального исследовательского Томского государственного университета вместе с Центром крови Томской области организовал донорскую кампанию. Традиционно активное участие в сдаче крови для участников СВО приняли студенты военного учебного центра при НИ ТГУ. ❤️ В ходе акции добровольцы сдали более 20 литров крови. Студенты желают раненым во…

Channel
Добро-Информ
@DobroInform
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
13,774subscribers
-339 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.
Register entry
| Telegram ID | -1002027299016 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @DobroInform |
| Description | Канал о тех, кто не остался в стороне. Рассказываем о людях, которые по зову сердца помогают нашим военнослужащим в зоне СВО. Регистрация в перечне владельцев страниц в соцсетях: https://clck.ru/3F4uYU |
| Created | 28 October 2023 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 10 November 2026 |
| Measurements held | 63 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 10 November 2026 |
| On Telegram | t.me/DobroInform |
Topic
Other / unclassifiable — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 38% 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 the other topics.
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Nov 2026, 12:36 | 13,774 | -4 |
| 8 Nov 2026, 23:38 | 13,778 | -6 |
| 6 Nov 2026, 21:09 | 13,784 | +1 |
| 5 Nov 2026, 23:38 | 13,783 | -17 |
| 3 Nov 2026, 23:09 | 13,800 | +5 |
| 2 Nov 2026, 21:48 | 13,795 | -2 |
| 1 Nov 2026, 23:38 | 13,797 | -3 |
| 31 Oct 2026, 20:21 | 13,800 | +9 |
| 30 Oct 2026, 23:47 | 13,791 | +163 |
| 29 Oct 2026, 23:09 | 13,628 | +12 |
| 28 Oct 2026, 21:25 | 13,616 | +268 |
| 27 Oct 2026, 17:00 | 13,348 | +1 |
| 26 Oct 2026, 16:30 | 13,347 | +12 |
| 25 Oct 2026, 17:27 | 13,335 | -329 |
| 24 Oct 2026, 14:26 | 13,664 | -7 |
| 23 Oct 2026, 16:36 | 13,671 | -5 |
| 22 Oct 2026, 19:28 | 13,676 | +163 |
| 21 Oct 2026, 14:28 | 13,513 | -10 |
| 20 Oct 2026, 14:41 | 13,523 | -7 |
| 19 Oct 2026, 15:54 | 13,530 | first reading |
Engagement
202 posts held, back to 3 August 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 69 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 1.29%
- avg views ÷ 13,774 subscribers
- Avg views / post
- 178
- 55 posts measured
- Reaction rate
- 3.35%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 55
- of 202 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. It is computed over the 54 of 55 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 11 November 2026 |
|---|---|
| Posts held | 202 (3 August 2026 – 11 November 2026) |
| Views total | 9,796 |
| Reactions total | 326 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 11 Nov 2026, 19:48 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.
What this channel posts
- Photos
- ≈28,600
- Videos
- ≈1,540
- Links
- ≈2,670
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 11 November 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
- Video runtime
- 4m 24s
- Average length
- 53s
Measured directly from 5 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
1,432 reactions across 198 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 36.8% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 527 | 36.8% | |
| 👍 | 288 | 20.1% | |
| 🔥 | 283 | 19.8% | |
| 🙏 | 260 | 18.2% | |
| 👏 | 58 | 4.05% | |
| 🕊 | 11 | 0.768% | |
| 🎉 | 3 | 0.209% | |
| 🥰 | 2 | 0.14% |
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 201 of the 202 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 1,466 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 202 most recent posts we hold, published 3 August 2026 to 11 November 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
Telegram’s own ‘edited’ marker: 0 of 55 posts held from the last 30 days (0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
Студенты ВУЦ НИУ ВШЭ-Пермь изготовили маскировочные сети для участников спецоперации 🎓 Студенты второго курса военного учебного центра при НИУ ВШЭ-Пермь посвятили несколько часов важному и кропотливому делу — плетению маскировочных сетей для военнослужащих Пермского края, которые сегодня несут службу в зоне СВО. 🧵 Для ребят это уже добрая традиция: в течение месяца после лекций и интенсивных занятий будущие офицеры…
👍3🔥1🙏1
Ученики Хабаровского края плетут маскировочные сети 🤝 Учащиеся 8 класса школы № 140 военного городка Комсомольского района плетут маскировочные сети для военнослужащих в зоне СВО. Перерывы между уроками ребята проводят с пользой: отдыхают от тетрадей и учебников, вплетая ленты в основу сети. ⏳ Любая свободная минута у них идёт в дело — не только на переменах, но и после уроков. Сейчас у школьников готовы к передаче…
❤2👍1👏1🔥1
Курсанты УИГА изготовили маскировочные сети для участников СВО 🛩 В военном учебном центре при Ульяновском институте гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б. П. Бугаева наладили изготовление средств маскировки. Под руководством инструктора тренажёра О. Н. Сурминова курсанты 3 и 4 курсов факультета подготовки авиационных специалистов сделали 2 маскировочные сети общей площадью 42 квадратных метра. 🤝 Гото…
❤3👍3🔥1
В НИУ «МЭИ» собрали помощь для жителей Курской области и воинских подразделений 🤝 В НИУ «МЭИ» прошла отправка очередной партии полезного груза для жителей приграничных районов Курской области и воинских подразделений. На территории университета, ставшей главной площадкой сбора, объединили усилия студенты, сотрудники и окружные ветеранские организации Москвы. ✅ В состав дополнительной помощи вошли продукты первой не…
❤3👍1👏1🔥1
В МГТУ имени Баумана поддержали участников спецоперации 🎓 В ноябре в МГТУ имени Н. Э. Баумана прошли мероприятия в помощь военнослужащим. Бойцы, выполняющие задачи на Харьковском направлении, передали благодарность за полученную поддержку. 🧵 В Мытищинском филиале университета студенты военного учебного центра вместе с волонтёрской организацией «Верное дело» освоили технику плетения «Листики». За время совместной ра…
❤3👍1🙏1
Школьники Сарова подготовили сердечки-брелоки бойцам 🧵 Ученики 3 «Г» класса центра образования сделали брелоки-сердечки из мягкого фетра для отправки в зону боевых действий. Каждый ребёнок старался, чтобы подарок получился аккуратным и красивым, — идея была в том, чтобы создать небольшой, но значимый знак внимания. 👨👩👧 На протяжении всего мастер-класса ребятам помогали классный руководитель и родители: подсказыва…
❤5👍1🔥1
Волонтёры Кемеровской области отправили полезный груз защитникам 🧶 Совет ветеранов Тяжинского округа Кемеровской области отправил дополнительную помощь военнослужащим, выполняющим боевые задачи в зоне СВО. В составе груза — партия маскировочных сетей, медикаменты и продукты длительного хранения. 🤝 В формировании отправки серебряным волонтёрам помогали активисты «Добро.Центра» Тяжинского округа и участники волонтёрс…
❤2👏1🔥1🙏1
Курсанты академии Следственного комитета освоили плетение маскировочных сетей 🎓 В военном учебном центре при Московской академии Следственного комитета имени А. Я. Сухарева старшие курсанты обучили младших навыкам изготовления маскировочных сетей. Сначала им рассказали, зачем нужны сети и как они помогают сохранять жизни военнослужащих, а затем показали, как нарезать ленты и вплетать их в основу. 🩸 Одновременно в ц…
❤2👏1🔥1🙏1
Астраханские курсанты изготовили новую партию деталей для снарядов 🎓 Курсанты военного учебного центра Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева продолжают делать накольники «Нокаут» для осколочно-фугасных снарядов. Это компактные, но важные детали — ключевой элемент взрывателя. ⚙️ Новая партия комплектующих уже полностью готова. В ближайшее время её передадут военнослужащим. Эти детали помог…
👍2❤1👏1🔥1
Комсомольские школьники собрали продуктовые посылки 🤝 Ученики школы № 140 давно помогают военнослужащим в зоне СВО: пишут письма, плетут сети, делают обереги и собирают полезные посылки. В этот раз ребята принесли из дома консервы и крупы. 📦 Всего получилось шесть коробок с продуктами. Школьники сами упаковали их и передали волонтёрам для дальнейшей отправки. 🔹Подпишись на Добро в Макс 📍Хабаровский край
❤2🔥2🙏1
Вологодские волонтёры плетут новую партию маскировочных сетей 🧵 Объединение «Время быть вместе – 35» с начала работы сплело уже более 2300 маскировочных сетей. Сейчас мастерицы готовят новую партию из 45 штук. 💬 Работа в пункте плетения не затихает ни на день — женщины трудятся сменами, а на одну сеть уходит несколько дней кропотливого труда. «Мы стали настоящей семьёй. В каждую сеть вплетаем не только материал, но…
❤2👍1🙏1
Showing the 12 most recent of 202 posts we hold for @DobroInform. 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.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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 3 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 10 November 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Добро-Информ” (@DobroInform), 13,774 subscribers as measured 10 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/DobroInform.
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.