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 23 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 56% 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.
Also posting the same content
This channel’s posts match, word for word or near enough, posts on 1 other registered channel, found by comparing text fingerprints across every channel on the register. That matching has been checked by hand against the live Telegram pages and found reliable — 0 wrong of 45 pairs re-read.
Which channel, if either, published first is deliberately not shown. The same hand-check found that reading wrong 18 of 45 times — 60%, no better than a coin flip — because it depends on how deep our own crawl happened to reach into each channel’s history, not on when the content was actually first posted. This list is ordered by subscriber count, the same as every other listing on this site, never by which channel we think came first. Word-for-word matching has several ordinary explanations besides copying — a channel mirroring itself, an unattributed repost, or two channels independently repeating the same wire story — and this measurement cannot tell those apart. How this is measured.
4 measurements spanning 39 days. 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 254–255 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
15 Sept 2026, 10:16
254
-1
15 Aug 2026, 01:13
255
+1
8 Aug 2026, 03:53
254
no change
7 Aug 2026, 04:48
254
first reading
Engagement
20 posts held, back to 9 April 2025 — 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 27 January 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Reaction mix
69 reactions across 19 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 66.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
46
66.7%
❤
21
30.4%
🔥
1
1.45%
🙏
1
1.45%
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 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 69 reactions 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 9 April 2025 to 27 January 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.
سلام بر همگی. ضمن تسلیت به همه ملت ایران بابت وقایع اخیر, بابت تاخیر در به روز رسانی در مورد مطالب این گروه واقعا متاسفم. سعی بر این است که اطلاعات این گروه در ارتقای بیشتر کشور و رفاه مردم استفاده شود. انشاءالله بعد از بهتر شدن شرایط دوباره به مطالب مرتبط با بیمه پارامتریک و ریسک های اقلیمی میپردازیم. به امید روزهای بهتر.
بیمه پارامتریک در آستانه ورود به حوزه «ریسکهای شغلی عصر هوش مصنوعی»
تا همین اواخر، بیمههای پارامتریک عمدتاً بهعنوان ابزاری برای مدیریت ریسکهای اقلیمی و فاجعهای شناخته میشدند. با این حال، ظهور هوش مصنوعی مولد و شتاب بالای اتوماسیون، بهتدریج طبقهای جدید از ریسکها را ایجاد کرده است؛ ریسکهایی که نه فیزیکی، بلکه ساختاری و مرتبط با بازار کار هستند—بهویژه ریسک از دست رفتن درآمد ناشی از جایگزینی شغلی توسط AI.
در…
#معرفی
گروه GARP یک دوره آنلاین رایگان برای یادگیری در مورد مدل سازی رخدادهای فاجعه بار* برگزار می کند. کلاس ها به صورت خودخوان هستند.
پس از پایان دوره، با شرکت در آزمون آن، می توان مدرک تکمیل دوره دریافت کرد.
کسب اطلاعات بیشتر و ثبت نام:
https://www.garp.org/catastrophe-modelling-masterclass-fathom
--------------
Catastrophic events*
@insurance_notes
گسترش بیمههای پارامتریک: از کشاورزی تا هوانوردی
بیمههای پارامتریک، بهعنوان یکی از نوآوریهای مهم صنعت بیمه، در سالهای اخیر رشد چشمگیری داشتهاند و به ابزاری مؤثر برای مدیریت ریسکهای پیچیده، بهویژه مخاطرات اقلیمی، تبدیل شدهاند. ارزش بازار جهانی این بیمهها در سال ۲۰۲۵ حدود ۱۹.۲ میلیارد دلار بوده و پیشبینی میشود تا سال ۲۰۳۳ به ۴۰.۶ میلیارد دلار برسد؛ رشدی که نشاندهنده اهمیت فزاینده این محصولات در نظام بیمها…
در سالهای اخیر، وابستگی روزافزون کسبوکارها به زیرساختهای دیجیتال، سرویسهای ابری و زنجیرههای تأمین فناوریمحور، اهمیت مدیریت ریسک سایبری را بیش از پیش برجسته کرده است. اختلال در سرویسهای ابری، حتی برای چند ساعت، میتواند منجر به توقف عملیات، اختلال در خدمات مشتریان و ایجاد خسارتهای مالی قابل توجه شود. این شرایط ضرورت بهرهگیری از مدلهای جدید تأمین مالی ریسک، مانند بیمههای پارامتریک سایبری را پررنگتر ساخته اس…
🧩 «چه چیزهایی درباره بیمه پارامتریک غیرواقعبینانه است؟»
در ادبیات تئوریک جدید، خیلی وقتها غرامت بیمه پارامتریک را بهصورت یک تابع پیچیده از تعداد زیادی شاخص تعریف میکنند؛ مثلاً ترکیبی از چند متغیر آبوهوایی، تصاویر ماهوارهای، دادههای اقتصادی و…
از نظر ریاضی زیباست و دست پژوهشگر را برای کمینهکردن *ریسک مبنا* باز میگذارد، اما برای محصول واقعی در بازار معمولاً تصویر درستی نیست و میتواند گمراهکننده باشد. چرا؟
…
🔹 ۹. مرز بین بیمه، مشتقات و قراردادهای شرطی
بیمههای پارامتریک در مرزی بین:
* بیمه
* مشتقات مالی
* و قراردادهای شرطی
قرار میگیرند.
نهادهای ناظر معمولاً با طرحهایی راحتترند که:
* ماشه آن یک پارامتر روشن و قابل مشاهده است
* پرداخت بر اساس یک جدول ساده و شفاف تعریف شده
* بیمهگذار میتواند «تقریباً بداند» کی پول میگیرد و کی نمیگیرد
وقتی قاعده پرداخت تبدیل به تابعی پیچیده از شاخصهای متنوع میشود، محصول بیشتر …
راهاندازی بیمهنامه حفاظت از معیشت (Livelihood Protection Policy – LPP):
CCRIF SPV
، بهعنوان پیشگام بیمه پارامتریک منطقهای، نخستین محصول تاسیسات جدید میکروشورنس خود را با عنوان Livelihood Protection Policy (LPP) به بازار عرضه کرده است.
یک محصول بیمه پارامتریک مبتنی بر شاخصهای آبوهوایی است که بهطور خاص برای پوشش ریسک بادهای شدید (مرتبط با طوفانهای گرمسیری و توفانها) و بارندگیهای حدی در
تمام طول سال طراحی ش…
لیبرتی میوچوال ری اینشورنس و Safehub راهحل نوآورانه بیمه زلزله را راهاندازی کردند: ShakeNet Parametric
لیبرتی میوچوال ریاینشورنس (LM Re)، زیرمجموعه گروه بیمه لیبرتی میوچوال، به همراه Safehub، یکی از پیشروترین ارائهدهندگان فناوری سنسورهای لرزهای و مدیریت ریسک، امروز از راهاندازی ShakeNet Parametric خبر دادند؛ یک راهحل نسل جدید بیمه پارامتریک زلزله با ظرفیت از طرف LM Re که بر اساس دقیقترین دادههای شدت لرزش من…
❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @ParameticClimateRisk. 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.
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 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 15 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Parametric and climate risk” (@ParameticClimateRisk), 254 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ParameticClimateRisk.
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.