3 measurements taken within a single day, net +3. 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 829–832 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
8 Aug 2026, 06:10
832
+3
8 Aug 2026, 01:30
829
no change
7 Aug 2026, 22:03
829
first reading
Engagement
19 posts held, back to 7 June 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
105.9%
avg views ÷ 832 subscribers
Avg views / post
881
11 posts measured
Reaction rate
5.21%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
11
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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
19 (7 June 2026 – 7 August 2026)
Views total
9,688
Reactions total
505
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 01:30 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
769 reactions across 18 posts, in 17 distinct kinds. The most used accounts for 91.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
705
91.7%
🔥
15
1.95%
❤🔥
7
0.91%
💘
6
0.78%
👎
5
0.65%
👏
5
0.65%
🤷♀
5
0.65%
⚡
4
0.52%
💯
4
0.52%
💅
3
0.39%
😁
2
0.26%
🤝
2
0.26%
🤷♂
2
0.26%
👍
1
0.13%
💔
1
0.13%
🕊
1
0.13%
😐
1
0.13%
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 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 769reactions 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 7 June 2026 to 7 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.
كورسيرا حرفيًا منجم ذهب محد يدري بيه.
صارلي كم سنة أستخدمه، ومع كل الأسف، بالرغم من شهرة الموقع عالميًا، إلا انوا عدد قليل جدًا من الطلاب العراقيين يعرفون شكد ممكن يستفادون منه.
لحد هسة دا استخدمه حتى اتعلم تقريبا اي شي وحالياً منخرط بالMachine learning. بس اي شي ببالك تتعلمه من بحث علمي، برمجة، ذكاء اصطناعي، إحصاء، لغات. وحتى مهارات تواصل.
صح الموقع بفلوس، بس الحلو انوا أغلب جامعاتنا العراقية تنطي الطالب إيميل م…
دائمًا أشكر الناس اللي تسويلك شي.
والله، من صدك يعني.
كلنا بهل وقت مشغولين. كل واحد عنده شغله، وهمومه، وألف فكرة تدور براسه.
فمن يجي أحد و ياخذ جزء من وقته حتى يقدملي شي، مهما كان بسيط بنظري. مساعدة، نصيحة، معلومة، وحتى لو سؤال عني بكم كلمة. ابد ما اعتبرها شي عادي.
لانوا ما أعرف شكد چان مشغول هالشخص. ولا شكد تعبان. ولا كم شغلة هو بباله بس كعد بهل لحظة يجاوبني لو يساعدني
فيعني صرت أمتن جدًا لكل شخص وگف يمّي بأي م…
نبذة عني: محمد مرسول. زميل بحثي AI in Genitourinary Oncology في مايو كلنك.
أكثر من 90 ورقة بحثية مفهرسة بقواعد بيانات PubMed, واكثر من 700 إقتباس بحثي.
للتسجيل, مراسلة:
@Just_marsool
محمد مرسول على صفحة Google Scholar
محمد مرسول على لنكدان
محمد مرسول على إنستاغرام
أكو طلاب دا يسألون اذا الكورس اللي دا أقدمه بهالقناة ضروري حتى تتعلم البحث العلمي؟
ف يعني أكيد لا. الكورسات اللي ذكرتها فوك كافية. دائمًا ح اضل أگول إنوا التعلم متوفر مجانًا أكثر مما الناس تتصور
بس يعني إذا تعرف نفسك تحتاج التزام، اختبارات، وواكد يوگف فوك راسك. وإذا تريد تختصر على نفسك أشهر من التخبط والتجربة والخطأ.
فهنا ممكن الكورس يفيدك.
خصوصًا إذا ما عندك أي خبرة سابقة بالبحث العلمي وتريد تبدي من الصفر.
و ت…
ليش الحياة بعد التخرج تصير صعبة؟
مو لأنوا بيها مشاكل أكثر من قبل. بس لأن محد راح يشيل شي عنك.
محد راح يجبرك تدرس. محد راح يجبرك تشتغل على نفسك. محد راح يجبرك توفر فلوس. محد راح يجبرك تنام من وكت أو تكعد من وكت. ومحد راح يجي كل يوم يكلك شنو المفروض تسوي.
فجأة تصير مسؤول عن كلشي. عن وقتك. عن صحتك. عن مستقبلك. وعن القرارات اللي تتخذها كل يوم.
ولهذا السبب أصعب شي بحياة البالغين مو المسؤوليات نفسها، وإنما الانضباط. إ…
لأنوا النصيحة عمرها ما كانت بفلوس، والتعلم المفروض يكون متاح للجميع.
ولحد هسة مؤمن إنوا تكدر تتعلم شلون تسوي بحث علمي سليم بدون ما تدفع على كورسات غالية أو اشتراكات شهرية.
حرفياً أغلب الأشياء اللي تعلمتها ببداياتي كانت من مصادر مجانية بالكامل، ومن ناس شاركت خبرتها على الإنترنت بدون مقابل.
هذا البوست بيه بعض الجواهر الذهبية المدفونة (مجانية بالكامل) اللي ساعدتني ببداياتي، واللي أنصح بيها أي شخص يريد يدخل عالم البحث…
الاكتفاء الذاتي شيء عظيم.
إنوا تظل تطمح للأعلى وتسعى تصير نسخة أفضل من نفسك، لكن بنفس الوقت ما تخلي نجاح غيرك يسببلك غيرة أو إحباط. بالعكس، توصل لمرحلة تفرح من تشوف شخص يمشي زين بحياته.
هذا الشي كنت أطبقه طول هالسنين اللي كنت أنصح بيها الطلاب، سواء بالمعادلة، البحث، الدراسة، ودا أطبقه حالياً بكورس البحث. أحاول أنطي المعلومة كاملة بدون نقص.
والشي اللي دائماً يفرحني هو من أشوف شخص أخذ نصيحة مني وطبقها، أو صار نسخة أ…
طبعاً للي مهتم بالتقديم على الإقامة الطبية الأمريكية (The Match):
ال ERAS (اللي هو نظام التقديم الإلكتروني للإقامة بأمريكا) أعلن عن مجموعة تغييرات جديدة (خاصة للأبحاث)، وأبرزها إنوا إستبدلوا قسم Publications بقسم أوسع اسمه Scholarly Work، بالإضافة إلى إنوا هسة صار المتقدم يكدر يحدد أكثر الأعمال العلمية أهمية بالنسبة اله وتجميع مشاريعه ضمن مجاميع منظمة.
بمعنى آخر...
التركيز ما صار بس على عدد الأبحاث المنشورة، وإنما…
إن شاء الله هواي منكم دا يقرون ويستفادون من هالرسائل.
يمكن بعضكم لاحظ إنوا نشاط القناة زاد بالفترة الأخيرة. هاي مو لإنوا صار عندي وقت أكثر، ولا دا تجيني أفكار اكثر من قبل.
السبب كلش أبسط من هذا كله…
دا أحاول التزم وأبني عادة.
دا أرتب يومي بطريقة أخلي كتابة المنشور جزء ثابت منه. وقت الكتابة ثابت.
تقريبًا كل يوم بعد صلاة الظهر، آخذ نفس الجنطة، ونفس اللابتوب، وأروح لنفس السوبرماركت، وأشتري نفس براند الكهوة، وأكعد أ…
أكو شغلة لحد هسة ما أعرف أعتبرها إيجابية لو سلبية من تعلمت البحث العلمي وبديت أنشر، واني بعدني طالب.
لإنوا خرب واهسي بالمحاضرات التقليدية و بطلت كلش أثق بأي محاضرة أقراها مباشرة. صار صعب جدًا أفتح محاضرة PowerPoint أو Word وأكعد أحفظها مثل ما هي.
دماغي تلقائيًا يبدي يسأل: منو كال هالمعلومة صحيحة؟ ليش ما أبحث عنها شوية بس اتأكد؟ خاف اقراها وأحفظها وتطلع غلط؟
ف ألكه نفسي أترك المحاضرة كلها وأروح أدور على الـGuidelin…
يجوز إنت هسة منظم بهذي القناة وما تعرف أصلاً شنو يعني Systematic Review أصلًا. مو صح؟ إستغل هالدقيقة وإقرأ ليش هالنوع من الأبحاث مهم جداً لشغلنا كأطباء:
ببساطة، هو بحث تجمع بيه كل الدراسات الموجودة عن سؤال معين، تقيّم جودتها، تقارن نتائجها، وبالنهاية تطلع بإجابة علمية مرتبة وواضحة.
يعني مو مجرد تقرأ كم بحث وتلخصهم.
إنت تشتغل بخطوات محددة، من اختيار السؤال، للبحث بالمصادر، لاختيار الدراسات، لاستخراج البيانات، لحد تح…
ليش دائماً أنصح أي شخص يريد يدخل عالم الريسيرج يبدي بـ Systematic Review؟
لأنوا حرفياً مدرسة بحثية متكاملة ببحث واحد.
راح تتعلم شلون تختار سؤال بحثي مهم، تسوي Search Strategy، تقرأ الدراسات بصورة نقدية، تستخرج البيانات، تقيّم جودة الأبحاث، وتكتب Paper علمي متكامل.
والأهم؟
ما تحتاج تركض بمستشفى، لو ورة مرضى، لو تجمع سامبلات من مختبر، أو ميزانية كبيرة حتى تبدي.
تحتاج لابتوب، إنترنت، و فريق ملتزم.
الـSystematic Rev…
❤33👍1
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @RoadToResearch. 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 — 327,440 of 1,169,250entries 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.
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 8 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Road To Research” (@RoadToResearch), 832 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/RoadToResearch.
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.