Channel
@academic_watch
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
327subscribers
+0 since we began measuring on 8 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002666978239 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @academic_watch |
| Description | Академический дозор: новости, исследования и коммуникация 🔬 Новости науки 📚 Фронтиры исследований 📢 Научная коммуникация 📖 Научные журналы и базы данных 💌Присоединяйтесь к нашему сообществу! Отзыв, предложить новость, сотрудничество @feedbacovich_bot |
| Created | Between 1 March 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 8 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/academic_watch |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 07:19 | 327 | no change |
| 8 Aug 2026, 00:21 | 327 | first reading |
20 posts held, back to 29 August 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 pageof 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 3 February 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
175 reactions across 20 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 34.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 60 | 34.3% | |
| 🔥 | 50 | 28.6% | |
| ❤ | 27 | 15.4% | |
| 🎄 | 8 | 4.57% | |
| 😱 | 7 | 4.00% | |
| 🤔 | 7 | 4.00% | |
| 🎉 | 4 | 2.29% | |
| 🙏 | 3 | 1.71% | |
| 🤣 | 3 | 1.71% | |
| 🤯 | 2 | 1.14% | |
| 👌 | 1 | 0.571% | |
| 👎 | 1 | 0.571% | |
| 💯 | 1 | 0.571% | |
| 🤷♀ | 1 | 0.571% |
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 20 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 175reactions 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 29 August 2025 to 3 February 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.
📢Российская часть журналов Белого списка На сайте Минобрнауки опубликован Протокол заседания Межведомственной рабочей группы по формированию и актуализации «Белого списка» научных журналов от 9 сентября 2025 г. № ДС/122-пр 💬Для удобства, мы обработали PDF файл и делимся с вами приятным дашбордом с удобным поиском. 📌https://datalens.yandex/6zl9z77ejuzcq?_theme=dark UPD: Добавили ссылки на карточку журнала в БС
❤9🔥5
А вы знали? В мире есть первый в мире министр по искусственному интеллекту! 🤖 Ещё в 2017 году ОАЭ назначили Омара бин Султана Аль Оламу на эту уникальную должность. На момент назначения ему было всего 27 лет! 😮 Одна из амбициозных целей министерства — обучить 1 миллион человек работе с ИИ-инструментами и prompt-инжинирингу в ближайшие три года. И сейчас у каждого есть шанс стать частью этого! 🚀 Министерство по де…
🔥5❤3
🎯Апдейт Scimago: новые фильтры для поиска журналов Вялотекуще врываемся в рабочие будни🥱 Портал Scimago добавил удобные фильтры для поиска схожих научных журналов, используя: 🤩квартиль 🤩страну 🤩предметную область P.S. Также есть возможность фильтрации по журналам открытого доступа с возможностью их выгрузки.
👍5❤1
Дорогие подписчики! Конец 2025 года был действительно суровым и тяжелым для всех нас) Однако без итогов года никуда – у нас это будет итог 8-месячной работы. Вот некоторые из интересных событий: 1. 🔝 Самый просматриваемый пост – https://t.me/academic_watch/26 2. ❤️ Пост с наибольшим количеством лайков – https://t.me/academic_watch/33 3. 💬 Самый обсуждаемый пост – https://t.me/academic_watch/22 Спасибо каждому из…
🎄8❤3👍1
🤖 Создайте своего бота для поиска научных статей Этот бот поможет вам находить свежие научные статьи по любому ключевому слову прямо в Telegram. Бот ищет публикации в открытой базе OpenAlex и присылает вам только самые новые статьи за 2025 год. -Введите любое ключевое слово и получите список статей. -Получайте автоматическую рассылку новых статей каждую неделю. 🩵Создайте своего Telegram-бота Напишите @BotFather в …
👍6🔥5👌1
📢Обновление списков журналов в базе данных Scopus за октябрь 2025 года Появилось 56 новых журналов, из них 2 российских журнала: 1️⃣- Plant Biotechnology and Breeding (Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н. И. Вавилова) 2️⃣- Theory and Practice of Archaeological Research (Алтайский государственный университет) А 13 журналов были исключены по причинам следу…
👍4🔥2
🗺️Карта науки России: кто реально эффективнее Москвы? Все знают, что по общему числу статей лидирует Москва. Но что, если посмотреть, какие регионы получают максимум результата на каждого ученого или каждый вложенный рубль? Картина меняется кардинально! Мы проанализировали данные новой региональной аналитики от elibrary.ru и превратили их в интерактивный дашборд. Что можно узнать за пару минут: ➡️ Сравнить любые р…
❤3🔥3👍1
🤖 PERPLEXITY ВЫПУСТИЛИ МАСШТАБНЫЙ ГАЙД ПО ИИ Это руководство помогает полностью переосмыслить работу с ИИ, превращая рабочий процесс в последовательную систему: сперва устранение лишних отвлечений, затем усиление личных возможностей, и, наконец, получение ощутимых результатов 💡ЗВУЧИТ КРАСИВО, А ЧТО НА ДЕЛЕ _ _ _ _ _ _ _ 🔍 Comet — ИИ-браузер для исследований и автоматизации (режимы Assistant и Agent) 📈 Labs — студия…
🔥6❤3👍1
📢Обновление списков журналов в базе данных Web of Science за октябрь 2025 года Появилось 67 новых журналов, 8 изменили свои названия, а 5 журналов исключены из рейтинга: 1- INTERNATIONAL JOURNAL OF ORGANIZATIONAL LEADERSHIP 2- JOURNAL OF PHARMACY AND BIOALLIED SCIENCES 3- CHINA AND WTO REVIEW 4- ANNALS OF APPLIED SPORT SCIENCE 5- CUREUS JOURNAL OF MEDICAL SCIENCE P.S. Прикрепляем файл с обновлением
👍5❤1🔥1
Пост-эксперимент 🔎 Мы собрали сводку самых острых вопросов и идей в чате eLibrary.ru в октябре 1️⃣Индексация и научные метрики Жалобы на неправильные показатели Science Index, SNIP, долгую индексацию статей, совпадение метрик для разных журналов и проблемы с уникальными ID авторов. Много проблем при интеграции профилей с зарубежными системами (WoS, Scopus, ORCID). 2️⃣Технические сбои и ограничения Пользователи ст…
👍4🔥2🤷♀1
🥵🥹👹🥶😙🥹😶🤬👍😙 👹😁🤨👹🤗 🚨Что люди думают о роли ИИ Оксфордский институт Reuters опубликовал масштабный отчёт, который рисует сложную и неоднозначную картину будущего. Мы собрали ключевые детали, основанные на опросах из 12 стран. 1️⃣Глобальный консенсус против ИИ-авторства Самое яркое открытие — единодушное неприятие ИИ в роли создателя контента. -Только 3% опрошенных в Великобритании и 7% в США хотели бы читать новост…
👍7🤔2💯1
🔬 Новое исследование: Почему учёные по-разному оценивают одни и те же научные работы? Журнал eLife в 2023 году совершил революцию в научном издательском мире, отказавшись от классической модели «принять/отклонить». Теперь все препринты, которые редакция сочтет достойными рецензирования, публикуются, а рецензии и оценки становятся общедоступными. Но насколько согласованы и объективны оценки рецензентов в этой новой м…
🤔5👍4🙏2🔥1😱1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @academic_watch. 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 — 359,206 of 1,183,361entries 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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.
Named by 2 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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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.
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.
“Академический дозор” (@academic_watch), 327 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/academic_watch.
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.