3 measurements spanning 7 days, 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 157–160 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
13 Aug 2026, 07:14
160
+3
8 Aug 2026, 18:16
157
no change
6 Aug 2026, 05:18
157
first reading
Engagement
20 posts held, back to 7 December 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.
ERR · 30 days
88.8%
avg views ÷ 160 subscribers
Avg views / post
142
1 post measured
Reaction rate
3.52%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 27 July 2026
Posts held
20 (7 December 2025 – 27 July 2026)
Views total
142
Reactions total
5
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 18:16 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
179 reactions across 20 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 45.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
81
45.3%
❤
65
36.3%
👎
9
5.03%
👏
7
3.91%
🕊
6
3.35%
🥰
5
2.79%
🌭
3
1.68%
⚡
1
0.559%
❤🔥
1
0.559%
😍
1
0.559%
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 179reactions 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 7 December 2025 to 27 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.
Telegram Stars
Stars received
3
across the posts below
Posts paid on
3
of 20 we hold a reading for · 15%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @ghabilecast. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 20 most recent posts we hold for this entry, published 7 December 2025 to 27 July 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
قبيله نوآوری
فصل اول فرهنگ نوآوری
اپیزود ششم – نوآوری در صنعت
👥مهمانان اپیزود ششم:
آقای دکتر یوسفی – مدیرعامل کاخانجات لعاب مشهد
آقای دکتر حائریان– عضو هیئت موسس دانشگاه سجاد مشهد
آقای مهندس بخشایی - هم بنیانگذار نرمافزار نشان
آقای دکتر قنبری – عضو هئیت علمی دانشگاه فردوسی مشهد
خانم مهندس حسامی – کارشناس امور واحدهای فناور در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات در پارک علم و فناوری خراسان
💡داستان حل مسئله:
نوآوری در…
قبیله | EP 25
عباس جانفدا
تجربه زیست در تئاتر دانشجویی و فضای تئاتر مشهد
توی این اپیزود با یکی مهمٰ ترین افراد فعال تئاتر ایران صحبت کردیم. آقای مهندس عباس جانفدا، کسی که از رشته برق دانشگاه فردوسی وارد مسیر حرفهای تئاتر شد. ایشون همچنین بنیانگذار برخی از انجمن های تئاتر دانشجویی در دانشگاه فرودوسی هست. ما راجعبه مسیر حرفهای که ایشون طی کردند صحبت کردیم. همچنین راجعبه فضایی که در تئاتر مشهد وجود داره گپ زدیم. ا…
قبيله نوآوری
فصل اول فرهنگ نوآوری
اپیزود پنجم – نوآوری در دانشگاه
👥مهمانان اپیزود پنجم:
آقای دکتر باقری – رئیس اسبق دانشگاه فردوسی و بنیانگذار بنیاد حامیان دانشگاه فردوسی
آقای دکتر کافی –رئیس اسبق دانشگاه فردوسی و نماینده تامالاختیار وزارت علوم در شرق کشور
آقای دکتر جوان جعفری - رئيس دانشگاه فردوسی مشهد
آقای دکتر قنبری – عضو هئیت علمی دانشگاه فردوسی مشهد
💡داستان حل مسئله:
داستان بنیاد حامیان دانشگاه فردوسی
📖روا…
قبیله | EP 24
پویا آذرپور
تجربه کار در شرکتهای بزرگ فناوری؛ آروان، OMP Finex و پارت
بعد از مدتها با یک اپیزود در سبک اصلی قبیله برگشتیم. در این قسمت میزبان پویا آذرپور، مهندس DevOps/SRE با تجربه فعالیت در شرکتهای بزرگ حوزه مالی، صرافی و زیرساخت بودیم.
در این گفتوگوی صمیمی درباره مسیر یادگیری و ورود به دنیای DevOps و SRE، تجربه کار در شرکتهای بزرگ، فرهنگ سازمانی، چالشهای فنی و زیرساختهای مقیاسپذیر صحبت کرد…
قبيله نوآوري
فصل اول فرهنگ نوآوری
اپیزود چهارم – نوآوری از زاویه هنر
👥مهمانان اپیزود چهارم:
آقای مهندس جانفدا – نویسنده و کارگردان تئاتر
آقای مهندس بخشایی – هم بنیان گذار نشان
آقای دکتر قنبری – عضو هئیت علمی دانشگاه فردوسی مشهد
آقای دکتر داوری - عضو هئیت علمی دانشگاه فردوسی مشهد
💡داستان حل مسئله:
داستان تئاتر
📖روایت کارآفرینان:
«هنر تغییر مسیر» به قلم خانم حسامی
شما میتونید قبیله رو در یوتیوب،
کست باکس و آپارا…
قبيله نوآوري فردوسي
فصل اول فرهنگ نوآوری
اپیزود سوم – تفکر نوآوری
👥مهمانان اپیزود سوم:
آقای دکتر ولیزاده – مدیر مدارس بعثت
آقای مهندس جعفرنژاد – مدیرعامل مجموعه تفریحی و گردشگری کالبودیوم
آقای دکتر قنبری – عضو هئیت علمی دانشگاه فردوسی مشهد
خانم دکتر ریحانه احمدی – دکترای زبان شناسی شناختی
💡داستان حل مسئله:
داستان کالبودیوم
📖روایت کارآفرینان:
«آغاز ژرف» به قلم خانم حسامی
شما میتونید قبیله رو در یوتیوب، کست باکس…
قبیله نوآوری فردوسی
اپیزود دوم – نوآوری
فصل اول فرهنگ نوآوری
👥مهمانان اپیزود دوم:
آقای دکتر داوری – دکترای علوم و مهندسی آب
آقای دکتر مرشد – مشاور ارشد مالی
آقای دکتر قنبری – دکترای ریاضیات
آقای دکتر پرویزی – دکترای ریاضیات محض
آقای مهندس بخشایی – همبنیانگذار نشان و پایتون تیک
آقای دکتر ولی زاده – مدیر مدارس بعثت
💡داستان حل مسئله:
داستان قبیله
📖روایت کارآفرینان:
«از سازمان تا زیست بوم » به قلم خانم حسامی
شما …
براي دسترسي راحت تر داريم آپارات هم شروع مي كنيم، صرفا تا زماني كه حق اينترنت آزاد رو بتونيم بدست بياريم.
فعلا اونجا در دسترس ترينه تا ببنيم مملكت چي ميشه✌🏼
قبیله نوآوری فردوسی
اپیزود اول – آموزش
بعداز یک وقفه طولانی، دیماه خونین و جنگ. قبیله دوباره بازسازی شد و برگشت. اینبار با همکاری بنیاد حامیان دانشگاه فردوسی، در قالب جلسات گفتوگو محور آزاد که هر دو هفته یکباربهصورت پادکست منتشر میشن.
قبیله نوآوری فردوسی بهصورت فصلبندی شده منتشر میشه، هر فصل ۸ اپیزود.
در این جلسات داریم:
گفتوگو با اساتید دانشگاه و افراد تاثیرگذار
داستان حل مسئله
روایت کارآفرینان
فصل …
ولاگ قبيله در استارت آپ ويكندAi404
ولاگ قبيله آخرين پست ما از استارت آپ ويكند هست، يجوراي پشت صحنه قبيله و رويداد رو خلاصه كرديم براتون. مرور سريع سه روز، اتفاقا، افراد و نتيجه رويداد رو مي تونيد در اين ولاگ ببينيد. توصيه مي كنيم از دستش نديد جالبه.
ما در قبیله با هدف تولید محتوای الهامبخش و کاربردی برای جامعهی استارتآپی ایران سعی کردیم آرشیو کاملی از این رویداد ایجاد کنیم تا همه بتونن استفاده کنند.
ما در تيم ق…
قبيله در استارت آپ ويكند Ai404
هادي عابديني-تيم چابكين
قوانين، مانع ساخت استارت اپ
هادي از شركت كنندهاي با تجربه و با دانش اين ايونت بود و درجايگاه ليدر تونسته بود تيم خوب و ايده جالبي رو بسازه و درنهايت هم محصول اوليه خوبي رو ارائه دادن. در اين اپيزود گفتگوي مفيدي درمورد ايده تيم چابكين، رويداد استارت آپ ويكند و قوانيني كه مانع ساخت استارت آپ ميشن داشتيم.
شما می تونید قبیله رو در یوتیوب دنبال کنید.
🔗Youtube
🔗In…
قبيله در استارت آپ ويكند Ai404
فهميه حسامي- هدف استارت آپ ويكند
خانم حسامی فارغالتحصیل رشته صنایع و کارآفرینی است که سالها در پارک علم و فناوری خراسان بهعنوان کارشناس ارشد واحدهای فناور فعالیت داشته است. و اکنون مدیر واحد نوآوری و فناوری بنیاد دانشگاهی فردوسی است. ایشون همچنین از منتورهای استارت آپ ویکند Ai404 هم بودند و ما در قبیله افتخار اینو داشتیم تا ایشون گفتگویی داشته باشیم.
شما می تونید قبیله رو در یوتیوب…
❤3🔥2🥰1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @ghabilecast. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 655,643 of 1,345,403entries 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.
Mentions
Named by 3 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.
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 13 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“پادكست قبيله” (@ghabilecast), 160 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ghabilecast.
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.