3 measurements spanning 7 days, net +2. 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 248–250 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Aug 2026, 20:33
250
+2
7 Aug 2026, 02:30
248
no change
6 Aug 2026, 08:21
248
first reading
Engagement
20 posts held, back to 26 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
16.5%
avg views ÷ 250 subscribers
Avg views / post
41.3
3 posts measured
Reaction rate
5.65%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
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 5 August 2026
Posts held
20 (26 May 2026 – 5 August 2026)
Views total
124
Reactions total
7
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 02:30 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
57 reactions across 18 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 52.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
30
52.6%
🙏
19
33.3%
👍
8
14.0%
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 18 of the 20 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 57reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 26 May 2026 to 5 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.
✅MicroResearch
📚 Scopus | پایگاه نمایهسازی و استنادی منابع علمی
پایگاه Scopus پایگاه اطلاعاتی و استنادی شرکت Elsevier است که امکان جستجو در مقالات، کتابها، مجموعه مقالات کنفرانسها و سایر منابع علمی را فراهم میکند. علاوه بر جستجوی منابع، Scopus اطلاعات استنادی، شاخصهای علمسنجی و ابزارهایی برای تحلیل نتایج جستجو را نیز در اختیار پژوهشگران قرار میدهد.
این پایگاه در بسیاری از دانشگاهها و مراکز پژوهشی برای جستجو…
✅MicroResearch
📊 Web of Science | پایگاه جستجو و تحلیل استنادهای علمی
پایگاه جستجو Web of Science (WoS) پایگاه اطلاعاتی و موتور جستجوی علمی شرکت Clarivate است که علاوه بر جستجوی مقالات، ابزارهایی برای تحلیل استنادها، ارزیابی مجلات و بررسی روند پژوهشها در اختیار پژوهشگران قرار میدهد.
بخش عمده مقالات موجود در Web of Science از مجلاتی انتخاب میشوند که معیارهای نمایهسازی این پایگاه را داشته باشند.
🔎 روشهای جستجو …
✅MicroResearch
🎓 Google Scholar | موتور جستجوی منابع علمی
سایت Google Scholar یک موتور جستجوی علمی است که توسط شرکت Google توسعه یافته و امکان جستجو در انواع منابع علمی از جمله مقالات، کتابها، پایاننامهها، مقالات کنفرانسی، پتنتها و برخی گزارشهای پژوهشی را فراهم میکند.
برخلاف بسیاری از پایگاههای علمی که فقط مقالات نمایهشده خود را نمایش میدهند، Google Scholar منابع علمی منتشرشده در ناشران، دانشگاهها، مخازن …
✅MicroResearch
🔬 PubMed | آشنایی با موتور جستجوی مقالات علوم پزشکی
موتور جستجوی PubMed یک موتور جستجوی رایگان است که توسط National Center for Biotechnology Information (NCBI) وابسته به U.S. National Library of Medicine (NLM) توسعه یافته است. این پایگاه امکان جستجو در میلیونها رکورد کتابشناختی و چکیده مقالات حوزه پزشکی، دندانپزشکی، داروسازی، پرستاری، سلامت و علوم زیستی را فراهم میکند.
در بسیاری از پژوهشهای پزشکی،…
✅MicroResearch
🌐آشنایی با انواع موتورهای جستجوی برای یافتن مقالات علمی
سه موتور جستجوی اصلی که تقریباً همه پژوهشگران از آنها استفاده میکنند عبارتاند از:
PubMed (توسط NCBI)
بهترین منبع برای علوم پزشکی، دندانپزشکی، پرستاری و علوم زیستی
بیشتر بر روی نمایه MEDLINE و مقالات زیستپزشکی تمرکز دارد.
رایگان است.
Google Scholar
گستردهترین موتور جستجوی علمی
علاوه بر مقالات، پایاننامهها، کتابها، پتنتها، کنفرانسها و نس…
✅MicroResearch
🔎 Semantic Scholar | موتور جستجوی هوشمند مقالات علمی
اگر تا حالا برای یک موضوع در PubMed یا Google Scholar جستجو کرده باشید، احتمالاً با صدها یا حتی هزاران نتیجه مواجه شدهاید.
Semantic Scholar یک موتور جستجوی علمی مبتنی بر هوش مصنوعی است که توسط Allen Institute for AI (AI2) توسعه یافته و هدف آن این است که در میان میلیونها مقاله علمی، سریعتر به مرتبطترین شواهد برسید.
برخلاف موتورهای جستجوی معمول …
MicroResearch pinned «✅MicroResearch 🚀 میکروریسرچ؛ مرجع آموزش مهارتهای پژوهش نوین در کانال میکروریسرچ با نظارت معاونت پژوهشی دانشکده دندانپزشکی، مطالب آموزشی پژوهش بهصورت ساده، کاربردی و دستهبندیشده منتشر میشود. برای دسترسی سریعتر، میتوانید از هشتگهای زیر استفاده کنید:…»
✅MicroResearch
🚀 میکروریسرچ؛ مرجع آموزش مهارتهای پژوهش نوین
در کانال میکروریسرچ با نظارت معاونت پژوهشی دانشکده دندانپزشکی، مطالب آموزشی پژوهش بهصورت ساده، کاربردی و دستهبندیشده منتشر میشود. برای دسترسی سریعتر، میتوانید از هشتگهای زیر استفاده کنید:
🧠 هوش مصنوعی در پژوهش
#ChatGPT
#Grok
#Gemini
#AI_in_Research
#AIethics
🔬 ابزارهای پژوهشی مبتنی بر هوش مصنوعی
#Elicit
#Consensus
#ResearchRabbit
#SciSpace
#Connec…
✅MicroResearch
🧭 ابزار SciSpace: دستیار شخصی پژوهش
منطق طراحی این پلتفرم این است که مثل یک Research Assistant کنار پژوهشگر قرار بگیرد؛ یعنی اول مشخص کنید چه کاری میخواهید انجام دهید، بعد ابزار مسیر، منابع و حتی نوع خروجی مناسب را پیشنهاد میکند.
در صفحهی اصلی بخشی با عنوان Build your task وجود دارد. در این قسمت ابزارهای پیشنهادی متعددی وجود دارند که با انتخاب آنها برطبق نیاز میتوانید پرامپت اولیه را به scispa…
✅MicroResearch
🧰 |نوار ابزار کناری SciSpace
این بخش مجموعهای از ابزارهای آماده است که هرکدام برای یک مرحله از پژوهش طراحی شدهاند درنتیجه بهجای اینکه برای هر کار سراغ یک سایت جدا بروید، از همان محیط ابزار مناسب را انتخاب میکنید.
در اینجا چند ابزار این دستیار شخصی را معرفی میکنیم.
📝 AI Writer | دستیار نگارش و ویرایش متن
برای مواقعی که محتوای اولیه را دارید اما میخواهید سریعتر آن را سازماندهی و اصلاح کنید.
م…
✅MicroResearch
🔎 SciSpace | هوش مصنوعی برای جستجو، خواندن، تحلیل و فهم مقالات علمی
اگر بخش زیادی از زمان پژوهش صرف پیدا کردن مقاله، خواندن PDFها، فهم روشها و استخراج اطلاعات میشود، احتمالاً SciSpace یکی از ابزارهایی است که ارزش امتحان کردن دارد.
ابزار SciSpace یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی برای مطالعه، تحلیل و مدیریت فرآیند مرور متون است که تلاش میکند فاصله بین «پیدا کردن مقاله» و «فهمیدن مقاله» را کمتر کند.
ب…
⏱️One Minute Tip\ MicroReserach
🔎 معرفی ابزار Consensus: هوش مصنوعی مخصوص پیدا کردن پاسخ از دل مقالات علمی
اگر تا بحال برای پاسخ به یک سؤال پژوهشی بین دهها مقاله سردرگم شدهاید، Consensus ابزاری است که دقیقاً برای همین منظور طراحی شده.
تمرکز اصلی Consensus بر این است که بهجای جستجوی ساده مقاله، به سؤال پژوهشی شما بر اساس شواهد علمی پاسخ بدهد.
Consensus:
✅ بین مقالات علمی جستجو میکند
✅ نتایج را جمعبندی میکند…
🙏3❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @MicroResearchTums. 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 — 451,002 of 1,603,376entries 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.
Mentions
Named by 1 registered channel — 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.
“MicroResearch” (@MicroResearchTums), 250 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/MicroResearchTums.
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.