3 measurements taken within a single day, net +1. 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 912–913 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
7 Aug 2026, 03:42
913
+1
6 Aug 2026, 14:07
912
no change
6 Aug 2026, 05:36
912
first reading
Engagement
18 posts held, back to 20 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
11.7%
avg views ÷ 913 subscribers
Avg views / post
107
1 post measured
Reaction rate
—
this channel exposes no reaction counts
Posts in window
1
of 18 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 20 July 2026
Posts held
18 (20 May 2026 – 20 July 2026)
Views total
107
Reactions total
—
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Aug 2026, 14:07 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
3 reactions across 3 posts, in 2 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
👍
2
66.7%
❤
1
33.3%
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 6 of the 18 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 3reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 20 May 2026 to 20 July 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.
🎉و بالاخره
در اولین جلسه از بوتکمپ دیجینو،
«ابزارهای نوین یادگیری در فضای دیجیتال»
میزبان شما علاقمندان هستیم🥳
✨توی جلسه اول قراره:
●با ترندهای نوین آموزشی
و نقش هوشمصنوعی آشنا بشیم
●ابزارهای تولید محتوا و ارائههای
تعاملی رو بشناسیم
●مسیر یادگیری و پروژه نهایی
رو مرور کنیم
●و کلی سؤال و جواب
گرم و صمیمی داشته باشیم😉🩷
💡 شرکت برای همه آزاد و رایگانه، کافیه QR کد رو اسکن کنی یا از لینک زیر وارد بشی:
👉🏻 https://t.…
🔥ثبتنام بوتکمپ دیجینو «ابزارهای نوین یادگیری در فضای دیجیتال» آغاز شد
🛸 اگر میخوای مهارتهای دیجیتال خودتو در آموزش، پژوهش و ارائههای علمی ارتقا بدی، این بوتکمپ را از دست نده
🗓 زمان برگزاری: ۱ مرداد تا ۲۶ شهریور ۱۴۰۵
⏰ پنجشنبهها، ساعت ۱۸ تا ۲۰
💻 برگزاری بهصورت مجازی در بستر اسکایروم
🛠️. آشنایی با ابزارهای:
هوش مصنوعی و ابزارهای کمکی | طراحی اینفوگرافیک |E-learning | Plotagon Animaker | Articulate rise 3…
📢 کمیتههای دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی کرمانشاه، اسدآباد، ارتش، گراش و کردستان و با همکاری مرکز مطالعات و توسعه آموزش علوم پزشکی کرمانشاه برگزار میکند:
💡 دوره جامع آموزشی "رویکرد جامع به بحران در نظام سلامت، از پیشبینی تا بازیابی"
🔹 جلسه هفتم – اخلاق حرفهای و ارتباطات در شرایط بحران
🎤 مدرسین:
❇️دکتر محمد رسول خزاعی
استاد دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه
رییس کارگروه اخلاق سلامت معنوی و تعهد حرفه ای کلان منطقه سه…
📌چگونه با هوش مصنوعی تحلیل آماری و نگارش نتایج را سریعتر و دقیق تر انجام دهیم؟
📢دانشگاه علوم پزشکی آجا با همکاری دانشگاه علوم پزشکی آبادان
📝 کارگاه غیر حضوری:
کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل آماری و نگارش نتایج پژوهش
آموزش عملی تحلیل آماری پژوهش و ترسیم نمودار و گراف برای نگارش علمی نتایج با هوش مصنوعی
📆تاریخ: ۱۰ تیر ۱۴۰۵
⏰ساعت:: ۱۷ الی ۱۸:۳۰
📍در بستر اسکای روم
✅ارائه گواهی معتبر
🗂دسترسی دائم به محتوای ضبط شده کارگا…
کارگروه دانشکده پرستاری و مامایی کمیته دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی شیراز برگزار میکند:
⭕ کارگاه صفرتا صد تزریق وریدی (تئوری و عملی)
از سلسله کارگاه های مهارتهای ضروری در بالین و بحران
👩🏫 مدرس برجسته: سرکار خانم سحر علیزاده
(کارشناسی ارشد آموزش هوشبری، عضو هیئت علمی گروه هوشبری علوم پزشکی شیراز)
اطلاعات کارگاه:
🗓️ دوشنبه، ۸ تیر ماه
⏰ ساعت ۱۳ الی ۱۵
📍 دانشکده پرستاری و مامایی حضرت فاطمه (س)، اجتماعات ۱
⚠️ ظر…
📢 کارگاه آموزشی رایگان: آمار ناپارامتری
کمیته توسعه آموزش علوم پزشکی شیراز با همکاری کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی دانشکده مدیریت و اطلاعرسانی پزشکی برگزار میکند:
👩🏫 مدرس: خانم دکتر سمیه حسینی (دکترای آمار زیستی)
🗓 زمان: شنبه ۶ تیر
⏰ ساعت: ۱۱:۳۰ الی ۱۳
📍 نحوه ثبتنام:
برای هماهنگی و ثبتنام، با آیدی زیر در پیامرسان «بله» در ارتباط باشید:
🆔 @ZahraSh2668
❀° ┄──────────────────╮
کمیته دانشجویی توسعه آموزش عل…
🛑🛑 آخرین مهلت ثبت نام
🟠 نوشتن مقاله همواره از مهمترین دغدغههای دانشجویان بوده است.
🔍 بر آن شدیم تا آموزش مقاله نویسی را بهصورت حرفه ای برای شما فراهم آوریم.
✅ در این دوره ی ویژه، تمامی جزئیات لازم جهت نگارش مقاله عنوان خواهد شد.
بهگونهای که با گذراندن این دوره، شما از گذراندن هر دوره آموزشی دیگر بینیاز می شوید.
📝📝 دوره صفر تا صد نگارش مقالات ISI با کمک هوش مصنوعی
💎 این دوره ی ویژه به شما کمک میکند فرآینده…
🚀 آمادهای مدرس بشی؟ فرصت رو از دست نده!
اگر مهارتی داری و فکر میکنی میتونی به بقیه یادش بدی، اینجا همون جاییه که میتونی خودتو نشون بدی. 🌟
«توسعهشو» فرصتیه برای کسایی که توانایی تدریس دارن و میخوان این مسیر رو حرفهایتر شروع کنن. ✨
🏢 کمیته دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی شیراز با همکاری کمیته دانشجویی نخبگان و استعدادهای درخشان علوم پزشکی شیراز برگزار میکنند:
🏆 اولین رویداد ملی مدرس توسعهشو ۱۴۰۵
💡 چرا ش…
📌چگونه از هوش مصنوعی در پژوهش استفاده کنیم؟
📢دفتر توسعه آموزش بالینی مرکز آموزشی درمانی شهید بهشتی با همکاری کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی دانشگاه علوم پزشکی آبادان برگزار میکند.
📝 کارگاه غیر حضوری:
کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش
آموزش عملی کاربرد ابزارهای هوش مصنوعی در پژوهش
📆تاریخ: ۲۷ خرداد ۱۴۰۵
⏰ساعت: ۱۷ الی ۱۹
📍در بستر اسکای روم
✅ارائه گواهی معتبر
🗂دسترسی دائم به محتوای ضبط شده کارگاه
🔴لینک ثبت نام:
https://…
📣📣 آخرین مهلت ثبت نام
🩺🫀 دوره جامع تفسیر نوار قلب و بررسی اختلالات قلبی
🏨 همراه با ارائه فوت و فن تشخیصی و درمانی
📝 سرفصل های دوره در پوستر موجود است.
‼️ ظرفیت باقی مانده محدود است.
⏱ زمان برگزاری :
۲۲ ، ۲۳ ، ۲۵ و ۲۶ خردادماه
ساعت ۱۸ الی ۲۰
🟠 دوره بصورت آنلاین برگزار می شود.
( محتوای جلسات نیز در اختیار شما قرار خواهد گرفت. )
📜 اعطای گواهینامه از دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه
🔹 شهریه دوره با ارسال ک…
📣 کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی دانشکده توانبخشی علوم پزشکی ایران و مرکز رشد فناوری سلامت دانشگاه علوم پزشکی سمنان برگزار می کنند:
⭕️ دوره جامع "صفر تا صد استخراج مقاله ISI از پایان نامه با کمک هوش مصنوعی"
🚀 به منظور:
1⃣ آموزش عملی تبدیل پایان نامه های دانشجویی و بین المللی به مقالات معتبر ژورنالی و افزایش امتیاز علمی
2⃣ تسریع و تسهیل مسیر انتشار با بهرهگیری هدفمند از ابزارهای AI
‼️ ویژه تمامی پژوهشگران از جم…
Signed SCMEDKaUMS_PR
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @SCMED_KAUMS. 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 — 139,396 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 7 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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
2
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
2
vacant every time we have ever looked
@SCMED_KAUMS named 2 handles that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@svwrvw named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
@zahrash2668 named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
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 7 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“کمیته دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه ع.پ. کاشان” (@SCMED_KAUMS), 913 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/SCMED_KAUMS.
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.