Other / unclassifiable — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 20 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 56% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
9 measurements spanning 64 days, net -36. 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 658–704 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
10 Oct 2026, 15:15
663
-1
1 Oct 2026, 06:38
664
-9
15 Sept 2026, 23:38
673
-11
7 Sept 2026, 10:57
684
-5
28 Aug 2026, 14:28
689
+1
22 Aug 2026, 13:06
688
-2
15 Aug 2026, 16:22
690
-9
8 Aug 2026, 02:19
699
no change
7 Aug 2026, 16:36
699
first reading
Engagement
19 posts held, back to 24 November 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 page of 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 19 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Reaction mix
781 reactions across 19 posts, in 15 distinct kinds. The most used accounts for 37.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
292
37.4%
🔥
170
21.8%
👍
102
13.1%
👏
71
9.09%
❤🔥
24
3.07%
💯
21
2.69%
🙏
17
2.18%
⚡
15
1.92%
🏆
14
1.79%
💋
14
1.79%
😁
13
1.66%
🥰
13
1.66%
💔
9
1.15%
🆒
5
0.64%
😍
1
0.128%
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 19 of the 19 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 781 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 19 most recent posts we hold, published 24 November 2025 to 7 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.
Telegram Stars
Stars received
18
across the posts below
Posts paid on
9
of 19 we hold a reading for · 47%
Most on one post
4
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @lazarevanlp. 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 19 most recent posts we hold for this entry, published 24 November 2025 to 7 August 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.
Границы в общении, или как сказать «нет».
Долгое время я не умела говорить «нет» на работе. Соглашалась на всё — делала работу за другого человека, бесплатно. Мне было неудобно отказывать, потому что я чувствовала ответственность за то, что на меня не возлагали. Это гиперответственность.
Недавно я сказала себе: стоп. Сказала: «Мне это не подходит». Без оправданий. Без объяснений. И это сработало.
В тот момент я по…
Сегодня хочу поговорить на тему интимности в отношениях. Что же это такое?
Интимность — это когда вы можете быть собой и не бояться, что вас отвергнут.
Это когда вы честны, даже если это неудобно.
Когда вы доверяете, даже если страшно.
Когда вы видите другого по-настоящему.
Из чего складывается близость?
• Нежность
• Откровенность
• Доверие
• Преданность
• Честность
• Сопереживание
• Любовь и т.д.
Насколько всё э…
Какая сказка характеризует ваш жизненный сценарий? 📖
Вы когда-нибудь замечали, что одни и те же сюжеты из детства повторяются в вашей жизни? «Золушка» — про терпение и награду. «Колобок» — про доверие и расплату. «Репка» — про помощь и общий результат.
Это не случайность. Это сценарий, который вы усвоили в детстве и продолжаете проживать.
Как сказка показывает ваш сценарий?
В любой сказке есть:
🔹 Герой. Кто он?…
Как часто вы замечаете, как в межличностных отношениях с кем-то вдруг начинаете чувствовать себя беспомощной, злой или спасаете всех вокруг? Поздравляю, вы в треугольнике Карпмана 😄
Что это такое?
Треугольник Карпмана — это три роли, в которые люди попадают в отношениях. Роли меняются, а проблема остаётся.
Коротко о ролях
🔸 Жертва — «я бедный, ничего не могу, помогите». Не берёт ответственность.
🔸 Агрессор — «эт…
Знакомо, когда дело стоит на месте, а вы не понимаете, почему?
Когда привычка откладывать на потом становится второй натурой?
Сегодня поговорим о корнях прокрастинации.
Откуда она берётся?
Чаще всего — из детских сценариев, которые когда-то помогали выживать или справляться с давлением.
Например:
• слишком много родительских требований;
• родители дают новое поручение, как только доделываешь предыдущее;
• если вс…
Рэкеты и аутентичные чувства: как отличить настоящие эмоции от ложных? 🎭
Нервно-психическое напряжение выполняет мобилизующую функцию. В ряде случаев эмоции помогают справиться с ситуацией, завершить её. Такие эмоции называются истинными, или аутентичными. В других случаях эмоции существенно снижают наши способности справляться с трудностями.
Откуда берутся шаблоны поведения?
Многие из них родом из глубокого детст…
Р, В или Д?— проверьте, в каком эго-состоянии вы сейчас живёте
Даже школьники уже используют фразы про эго-состояния. Пришло время и нам разобраться 😎
Это не сложно. По сути, каждый из нас в любой момент находится в одной из трёх ролей:
Родитель (Р) — учит, критикует, заботится, запрещает.
Взрослый (В) — мыслит логически, решает задачи, здесь и сейчас.
Дитя (Ребёнок, Д) — хочет, радуется, злится, обижается, творит…
Новый этап — новые инструменты!
Поэтому сегодня хочу поделиться: я приступила к обучению по Трансактному анализу.
Это направление психологии, которое помогает глубже понимать, как мы устроены, как общаемся и почему повторяем одни и те же сценарии.
При помощи Трансактного анализа мы научаемся:
1. Теории личности – понять, как мы «устроены» психологически.
2. Теории коммуникации – анализируем взаимоотношения.
3. …
Запускаю рубрику #похвалисебя 💚
Я начну с долгожданного диплома.
Институт психотерапии и клинической психологии, программа «Нейролингвистическое программирование. Практик, мастер» и «НЛП-тренер», что даёт право преподавать НЛП!
Что дало мне это обучение:
Принципы НЛП базируются на утверждении о том, что мышление каждого программируемо. С помощью НЛП-техник задаётся программа сознанию и подсознанию, благодаря кото…
Говорят, что женщины — как время года.
Мы меняемся, расцветаем, грустим дождями и согреваем светом.
8 Марта — это не просто число. Это напоминание природы о том, что внутри каждой из нас живёт своя неповторимая весна. Та, которая наступает независимо от обстоятельств, та, которая умеет согреть даже в самую холодную пору.
Быть женщиной — это искусство. Искусство оставаться нежной в мире, который часто требует жёстко…
❤7💋5❤🔥3
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @lazarevanlp. 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.
Polls
The poll we hold for this entry, as Telegram rendered it when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none. The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100. Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 19 most recent posts we hold, published 24 November 2025 to 7 August 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
Mentions
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.
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 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“От воображаемого к реальному” (@lazarevanlp), 663 subscribers as measured 10 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/lazarevanlp.
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.