Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

SciCoMeet | ارتباطات علم

@SciCoMeet

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

145subscribers

+0 since we began measuring on 9 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1003442872877
TypeChannel
Username@SciCoMeet
CreatedBetween 1 November 2025 and 24 December 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded9 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held2
Confirmed unchanged1 time, most recently 10 August 2026
On Telegramt.me/SciCoMeet

Growth

1459 Aug 2026, 13:31 — 145 subscribers10 Aug 2026, 10:55 — 145 subscribers9 Aug 2026, 13:3110 Aug 2026, 10:55
2 measurements taken within a single day. 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 144–146 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 10:55145no change
9 Aug 2026, 13:31145first reading

Engagement

20 posts held, back to 24 December 2025the 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
79.0%
avg views ÷ 145 subscribers
Avg views / post
115
2 posts measured
Reaction rate
5.24%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
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
WindowRolling 30 days · latest post in window 23 July 2026
Posts held20 (24 December 202523 July 2026)
Views total229
Reactions total12
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken9 Aug 2026, 13:31 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

169 reactions across 17 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 26.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
4526.6%
❤‍🔥3520.7%
🔥3420.1%
👏1911.2%
👌1710.1%
👍84.73%
31.78%
🤩31.78%
🎉21.18%
🤔10.592%
🤯10.592%
🥰10.592%

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 17 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 169reactions 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 24 December 2025 to 23 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.

Recent posts

23 Jul 2026, 18:45 UTC105 views6 reactionsread 9 August 2026
Photo

🔻اثر کارل سیگن؛ افسانه یا واقعیت؟ (بخش دوم) 🔍 در سال ۲۰۱۹، سوزانا مارتینز-کُنده، عصب‌شناس و مروج علم، در مقاله‌ای با عنوان «آیا دانشگاه امروز از اثر کارل سیگن عبور کرده است؟» این اثر را بررسی و علاوه بر مرور پژوهش‌های پیشین، تجربهٔ دانشمندانی را که در ارتباطات علم فعال بودند نیز تحلیل کرد. 🔦 نتیجه جالب بود: شواهد نشان داد پژوهشگرانی که ارتباط بیشتری با جامعه دارند، معمولاً از نظر علمی عملکرد ضعیف‌تری ندارند. 🏷️در

👌5🔥1

22 Jul 2026, 16:08 UTC124 views6 reactionsread 9 August 2026
Photo

🔻 اثر کارل سیگن؛ آیا ترویج علم به اعتبار علمی آسیب می‌زند؟ (بخش اول) ✒️ یکی از دغدغه‌های رایج میان پژوهشگران و دانشگاهیان، این است که حضور در رسانه‌ها و گفت‌وگو با عموم مردم، به اعتبار علمی آن‌ها لطمه بزند. 🗣️ این نگرانی آن‌قدر فراگیر شده که حتی نامی برای آن انتخاب شده است: اثر کارل سیگن. 🔭 کارل سیگن، ستاره‌شناس برجستهٔ آمریکایی، با مجموعهٔ Cosmos مفاهیم پیچیده‌ای مانند کیهان، حیات و روش علمی را برای میلیون‌ها نف

4👌2

18 Feb 2026, 13:53 UTC115 views11 reactionsread 9 August 2026

🔻مدل مشارکت عمومی/ درگیرسازی عمومی (Public Participation/ Public Engagement Model) ✒️ مدل مشارکت عمومی بر این ایده استوار است که مسئلهٔ اصلی در رابطهٔ علم و جامعه نه صرفاً کمبود دانش، بلکه کمبود اعتماد و مشارکت اجتماعی در تصمیم‌ گیری علمی و فناورانه است. 🔍 این مدل، بر مجموعه‌ای از سازوکارها و فعالیت‌ها تمرکز دارد که هدف آن‌ها درگیر کردن مستقیم شهروندان در فرایندهای مرتبط با سیاست علم و فناوری است؛ از جمله: کنفرانس

❤‍🔥92

10 Feb 2026, 17:44 UTC109 views12 reactionsread 9 August 2026
Photo

📍 ارتباطات علم در دوران پسا‌تروما | تجربه چرنوبیل 📰فاجعه چرنوبیل (۱۹۸۶) نمونه‌ای مهم از ضرورت «ارتباطات علم» در دوران پسا‌تروما بود. پنهان‌کاری اولیه دولت شوروی درباره آلودگی و پیامدهای سلامت، بی‌اعتمادی عمیقی به نهادهای علمی و حکومتی ایجاد کرد و آموزش عمومی را دشوار ساخت. 👥در نتیجه، یکی از کارکردهای اصلی ارتباطات علم، بازسازی اعتماد اجتماعی و ایجاد نظام شفاف اطلاع‌رسانی شد. در این مسیر، دانش رادیولوژی و اپیدمیولو

12

2 Jan 2026, 09:32 UTC111 views7 reactionsread 9 August 2026

🔻مدل تخصص مبتنی بر تجربه (Lay Expertise Model) مدل تخصصِ مبتنی بر تجربه، از این فرض آغاز می‌شود که دانش مرتبط با مسائل علمی و فناورانه صرفاً در اختیار دانشمندان و متخصصان رسمی نیست، بلکه در دل تجربه‌های زیستهٔ جوامع محلی نیز شکل می‌گیرد. 🔎 این «دانش عامه» یا دانش محلی، ریشه در تاریخ، فرهنگ، و شرایط واقعی زندگی مردم دارد؛ برای مثال: دانش کشاورزان دربارهٔ زمین و کشت، یا حافظهٔ تاریخی جوامعی که تجربه‌های آسیب‌زایی از

6🤯1

1 Jan 2026, 13:36 UTCviews —

SciCoMeet | ارتباطات علم pinned «🔴هم‌اکنون وبینار «چالش اعتماد در ارتباطات علم؛ کدام دسته از دانسته‌هایمان قابل اعتمادند؟» در حال برگزاری‌ است. 🔺برای ورود به نشست کلیک کنید. ✨ این نشست مجازی، برای عموم علاقه‌مندان آزاد است. 🖇️ تلگرام | لینکدین»

1 Jan 2026, 13:36 UTC92 views6 reactionsread 9 August 2026

🔴هم‌اکنون وبینار «چالش اعتماد در ارتباطات علم؛ کدام دسته از دانسته‌هایمان قابل اعتمادند؟» در حال برگزاری‌ است. 🔺برای ورود به نشست کلیک کنید. ✨ این نشست مجازی، برای عموم علاقه‌مندان آزاد است. 🖇️ تلگرام | لینکدین

6

1 Jan 2026, 12:34 UTC139 views10 reactionsread 9 August 2026
Photo

❌⭕۱ ساعت مانده به وبینار ..... 🧠📢 «چرا ترویج علم؟» | دومین نشست از یک مجموعه گفت‌وگومحور گروه ارتباطات علمِ انجمن ایرانی مطالعات فرهنگی و ارتباطات با همکاری سایکامیت برگزار می‌کند: 🎙 علی هادیان نویسنده و مترجم حوزه علم برای عموم 🧬 موضوع نشست: «چالش اعتماد در ارتباطات علم» کدام دسته از دانسته‌هایمان قابل اعتمادند؟ چه می‌دانیم؟ چرا؟ 📅 پنج‌شنبه ۱۱ دی‌ماه ۱۴۰۴ ⏰ ساعت ۱۷ تا ۱۹ 💻 به‌صورت مجازی | در بستر Google Meet

7🔥2👏1

1 Jan 2026, 07:14 UTC77 views9 reactionsread 9 August 2026

🔻مدل زمینه‌ای (Contextual Model) مدل زمینه‌ای در واکنش به محدودیت‌های مدل کمبود شکل گرفت و بر این نکته تأکید می‌کند که افراد دریافت‌کنندگان منفعلِ اطلاعات علمی نیستند. 👥 بر اساس این مدل، مردم اطلاعات علمی را در چارچوب «زمینه»‌های اجتماعی، فرهنگی، روان‌شناختی و تجربیِ پیشین خود تفسیر و پردازش می‌کنند. 🫆 تجربه‌های شخصی، مرحلهٔ زندگی، نوع شخصیت، ارزش‌های فرهنگی، و شرایط اجتماعی‌ای که اطلاعات در آن دریافت می‌شود، همگی

🔥9

31 Dec 2025, 18:06 UTC31 views12 reactionsread 9 August 2026
Photo

🧠📢 «چرا ترویج علم؟» | دومین نشست از یک مجموعه گفت‌وگومحور گروه ارتباطات علمِ انجمن ایرانی مطالعات فرهنگی و ارتباطات با همکاری سایکامیت برگزار می‌کند: 🎙 علی هادیان نویسنده و مترجم حوزه علم برای عموم 🧬 موضوع نشست: «چالش اعتماد در ارتباطات علم» کدام دسته از دانسته‌هایمان قابل اعتمادند؟ چه می‌دانیم؟ چرا؟ 📅 پنج‌شنبه ۱۱ دی‌ماه ۱۴۰۴ ⏰ ساعت ۱۷ تا ۱۹ 💻 به‌صورت مجازی | در بستر Google Meet 🔺برای ورود به نشست کلیک کنید.

8🔥3👍1

31 Dec 2025, 10:56 UTC235 views8 reactionsread 9 August 2026
Photo

🔻مدل کمبود (Deficit Model) 🗒️ مدل کمبود از دل جامعهٔ علمی شکل گرفته و بر این فرض استوار است که مشکل اصلی در ارتباط میان علم و عموم مردم، «کمبود دانش علمی» در میان مردم است. 📈 از نگاه این مدل، شهروندان به اندازهٔ کافی با مفاهیم پایه‌ای علمی، فرایند علم، و نهادهای علمی آشنا نیستند و همین ناآگاهی باعث می‌شود از علم حمایت نکنند، به سیاست‌های علمی بدبین باشند، یا تصمیم‌های نادرست بگیرند. 📊 پیمایش‌های ملی، به‌ویژه در ای

🔥6👌2

31 Dec 2025, 07:47 UTC50 views10 reactionsread 9 August 2026

🖼️در این چارچوب، لوونشتاین تلاش کرد بدون ارزش داوری نشان دهد که دیدگاه‌های متفاوت نسبت به ارتباطات عمومی علم چگونه به رویکردها، فعالیت‌ها و دستاوردهای متفاوت منجر می‌شوند. 🖇️مدل‌های معرفی‌شده در مقاله نویسنده چهار مدل اصلیِ ارتباطات عمومی علم و فناوری را معرفی می‌کند: 🔶مدل کمبود (Deficit Model) 🔶مدل زمینه‌ای (Contextual Model) 🔶مدل تخصص مبتنی‌بر تجربه (Lay Expertise Model) 🔶مدل مشارکت عمومی (Public Participatio

👍7❤‍🔥3

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @SciCoMeet. 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 — 411,128 of 1,160,990entries 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 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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“SciCoMeet | ارتباطات علم” (@SciCoMeet), 145 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/SciCoMeet.

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.