Конверсия сухого вещества. Как понять, насколько эффективно корова превращает корм в молоко? В предыдущих публикациях мы рассматривали, сколько сухого вещества потребляет корова и сколько его расходуется на производство одного килограмма молока. Но на эти же данные можно посмотреть с другой стороны. Если показатель «расход сухого вещества на 1 кг молока» отвечает на вопрос «сколько сырья потребовалось для производс…

Channel
Агроинтеллект
@agrointellect
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Cite this entry
2,079subscribers
-3 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
Register entry
| Telegram ID | -1001423007305 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @agrointellect |
| Created | 26 October 2020 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 27 August 2026 |
| Measurements held | 7 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 27 August 2026 |
| On Telegram | t.me/agrointellect |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 27 Aug 2026, 07:06 | 2,079 | +1 |
| 24 Aug 2026, 12:58 | 2,078 | -3 |
| 17 Aug 2026, 17:03 | 2,081 | +1 |
| 14 Aug 2026, 09:35 | 2,080 | -3 |
| 11 Aug 2026, 06:01 | 2,083 | +1 |
| 7 Aug 2026, 20:32 | 2,082 | no change |
| 7 Aug 2026, 19:46 | 2,082 | first reading |
Engagement
16 posts held, back to 4 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
- 6.11%
- avg views ÷ 2,079 subscribers
- Avg views / post
- 127
- 1 post measured
- Reaction rate
- —
- this channel exposes no reaction counts
- Posts in window
- 1
- of 16 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 4 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 16 (4 June 2026 – 4 August 2026) |
| Views total | 127 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 20:32 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.
What this channel posts
- Video runtime
- 7s
- Average length
- 7s
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.
Reaction mix
91 reactions across 15 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 37.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 34 | 37.4% | |
| 🔥 | 33 | 36.3% | |
| 👍 | 17 | 18.7% | |
| 😁 | 5 | 5.49% | |
| 👏 | 1 | 1.10% | |
| 🤩 | 1 | 1.10% |
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 15 of the 16 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 91reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 4 June 2026 to 4 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.
Recent posts
Расход сухого вещества на 1 кг молока В предыдущих постах мы уже разобрали, почему важно учитывать потребление сухого вещества. Следующий шаг — понять, сколько этого сырья потребовалось для производства каждого килограмма молока. Именно показатель «расход сухого вещества на 1 кг молока» позволяет оценить, насколько эффективно ферма превращает основной производственный ресурс в готовую продукцию. На первый взгляд м…
🔥2👏1
Сколько сухого вещества должна потреблять корова? После предыдущего поста многие могут задать вполне логичный вопрос: какое потребление сухого вещества считается нормальным? К сожалению, универсального ответа здесь нет. Нельзя просто сказать, что 20 кг — плохо, а 24 кг — хорошо. Одна и та же цифра для разных хозяйств может означать совершенно разные вещи. На потребление сухого вещества одновременно влияет множест…
🔥4
Как правильно читать показатель потребления сухового вещества Само по себе значение потребления сухого вещества ещё ни о чём не говорит. Гораздо важнее не абсолютная цифра, а её изменение. Представьте две ситуации. В первой хозяйство несколько месяцев стабильно получает потребление сухого вещества 22 кг на голову. Во второй — вчера было 22 кг, а сегодня уже 20 кг. Во втором случае директору и зоотехнику уже стоит…
❤2
Потребление сухого вещества на одну голову. Почему именно с него начинается управление кормлением и экономика производства молока на ферме? Думаю, что большинство из тех, кто читает этот пост, понимают, что разные корма содержат разное количество влаги. Поэтому 50 кг одного рациона и 50 кг другого могут содержать совершенно разное количество питательных веществ. Именно поэтому во всём мире эффективность кормления оц…
❤2🔥1
Почему именно эти четыре показателя? В предыдущем посте мы рассказали о четырёх показателях, которые, на наш взгляд, являются основой управления эффективностью молочного производства. Но почему именно они? Потому что большинство остальных производственных показателей в конечном итоге отвечают только на вопрос «что произошло?». Надой вырос или снизился. Жир изменился. Белок изменился. Увеличилось количество заболева…
🔥4
Почему ферма не может управлять тем, чего не считает При общении с хозяйствами мы постоянно видим одну и ту же картину. Многие сейчас ведут учет, фиксируют надой, жир, белок, поголовье, осеменения, заболевания и выбытие. Но проблема начинается дальше: эти данные редко превращаются в аналитику и почти не используются для принятия управленческих решений. Особенно это касается 4 показателей, которые характеризуют эфф…
🔥4❤2👍1
Работаем там, где создаётся результат😊 Сейчас наш специалист Елена Попова, руководитель отдела поддержки Агроинтеллекта, находится с рабочими визитами в хозяйствах наших клиентов. 👉🏻 Для нас такие встречи не просто выезды на фермы, а возможность лично пообщаться, услышать обратную связь, обсудить рабочие процессы и вместе находить новые точки роста. Мы искренне ценим доверие каждого клиента и всегда рады встречам.…
❤4🔥4👍2
📊 Вы знаете структуру своего стада прямо сейчас? Не «примерно столько-то голов», а точные цифры: сколько коров на первой лактации, сколько на второй и старше, сколько нетелей и когда они должны отелиться. Структура стада — это финансовый портрет фермы. От неё зависят валовые надои, себестоимость молока и итоговая рентабельность. 📌 Что она показывает: - Если доля первотёлок в дойном стаде заметно выше обычного (на…
👍3❤2🔥2
💡 В молочном животноводстве есть парадокс. Фермы работают в среде, где буквально каждое действие оставляет след: корова съела — надоила — осеменилась — заболела — выздоровела. Каждое событие — это данные. Большинство этих данных не собирается, или собирается, но не анализируется, если анализируется, то слишком поздно. 📌 Что происходит в результате: - Проблемы замечают тогда, когда они уже стали дорогостоящими. - …
❤5👍3🔥2
Зоотехник смотрит на корову и говорит: «Хорошая». Что это значит? Часто — ничего конкретного: без чёткой шкалы такая оценка субъективна и малополезна. Оценка упитанности (Body Condition Score / BCS) — один из самых простых и одновременно самых информативных инструментов контроля стада. BCS опирается на осмотр и пальпацию ключевых зон (корень хвоста, поясничные позвонки, маклоки, седалищные бугры) и даёт полуколичест…
🔥3❤2👍1
Если свести всё это к одному знаменателю — что отличает фермы, которые реально растут? Не порода скота. Не регион. Не «удачный» рынок. Это скорость реакции на отклонения + культура работы с данными. Фермы-лидеры не обязательно лучше знают зоотехнию. Но они точно раньше видят проблему и быстрее её исправляют. 📌Агроинтеллект создаёт инструменты именно для этого: 👉🏻 Мусофт — система управления стадом: учёт поголовья…
❤5👍2🔥2
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @agrointellect. 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.
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 27 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Агроинтеллект” (@agrointellect), 2,079 subscribers as measured 27 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/agrointellect.
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.