Channel
@maghalehnevisi
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
10,721subscribers
-4 since we began measuring on 5 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.
| Telegram ID | -1001008337436 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @maghalehnevisi |
| Description | 📄کانال نکات برگزیده مقالهنویسی 🚫 این کانال صرفاً جنبه آموزشی دارد و از ارائه خدمات نگارش و چاپ مقاله معذوریم. 🚫 تبادل نداریم. ادمین تبلیغات👇👇 🆔 @Ads_PhdTest 🔰کانال اخبار جذب هیات علمی 👇👇 @heiatelmi |
| Created | Between 1 September 2015 and 31 December 2015— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 August 2026 |
| Measurements held | 9 |
| Confirmed unchanged | 3 times, most recently 17 August 2026 |
| On Telegram | t.me/maghalehnevisi |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 06:59 | 10,721 | -4 |
| 12 Aug 2026, 02:03 | 10,725 | -3 |
| 11 Aug 2026, 04:25 | 10,728 | +2 |
| 10 Aug 2026, 04:00 | 10,726 | -4 |
| 9 Aug 2026, 06:11 | 10,730 | +2 |
| 8 Aug 2026, 03:21 | 10,728 | +2 |
| 6 Aug 2026, 03:11 | 10,726 | +1 |
| 6 Aug 2026, 02:46 | 10,725 | no change |
| 5 Aug 2026, 21:19 | 10,725 | first reading |
20 posts held, back to 22 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 19 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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 5 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (22 November 2025 – 5 August 2026) |
| Views total | 2,493 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 18 Aug 2026, 00:02 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.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 18 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
ATLAS.ti 🔆 یکی از قدرتمندترین و قدیمیترین نرمافزارهای تحلیل دادههای کیفی (CAQDAS) است که اکنون با ادغام هوش مصنوعی، فرآیند زمانبر کدگذاری را متحول کرده است. 🔵 نسخه جدید این ابزار با قابلیت AI Coding و OpenAI Integration، به صورت خودکار مفاهیم و الگوهای پنهان در متن مصاحبهها و اسناد را شناسایی و کدگذاری میکند و سرعت تحلیل دادههای حجیم را چند برابر میسازد. ورود به ATLAS.ti ⭕️ ابزاری حرفهای و استاندارد برای…
🏆 فراخوان ارسال مقاله 🌍 هفتمین کنفرانس بینالمللی علوم ورزشی، تربیت بدنی، تغذیه و پژوهشهای نوین روانشناسی 📍 محل برگزاری: ملبورن، استرالیا 📅 تاریخ برگزاری: ۲۷ مرداد ۱۴۰۵ (18 August 2026) اگر به دنبال چاپ و ارائه مقاله در یک کنفرانس بینالمللی معتبر و ارتقای رزومه علمی و پژوهشی خود هستید، این فرصت ارزشمند را از دست ندهید. 🔹 محورهای کنفرانس: ✅ علوم ورزشی ✅ تربیت بدنی ✅ تغذیه ✅ روانشناسی ✅ پژوهشهای نوین و میانرشتهای …
Insight7 🔦 یک ابزار هوشمند تحلیل کیفی است که ساعتها زمان لازم برای بررسی و کدگذاری مصاحبهها، مقالات و دادههای متنی را به چند دقیقه کاهش میدهد. 🔵 این پلتفرم با استفاده از هوش مصنوعی، فایلهای صوتی، ویدئویی و متنی شما را تحلیل کرده، الگوهای پنهان و "Insight"های کلیدی را استخراج میکند و گزارشهای بصری و دقیقی برای بخشهای “یافتهها” (Results) ارائه میدهد. ورود به Insight7 ⭕️ دستیاری قدرتمند برای پژوهشگران کیف…
Mendeley 🗄 یک کتابخانه دیجیتال هوشمند و ابزار مدیریت منابع است که علاوه بر رفرنسدهی، فضای مطالعه شخصی شما را هم متحول میکند. 🔵 این پلتفرم (محصول الزویر) به شما اجازه میدهد فایلهای PDF مقالات را ذخیره، دستهبندی و مستقیماً داخل نرمافزار هایلایت و حاشیهنویسی کنید و همزمان در فایل Word به آنها ارجاع دهید. ورود به Mendeley ⭕️ ابزاری ایدهآل برای پژوهشگرانی که به دنبال نظم بخشیدن به آرشیو مقالات و دسترسی به منا…
Zotero 🖋 محبوبترین و ضروریترین ابزار رایگان برای مدیریت منابع و مراجع (Reference Manager) است که کابوس رفرنسدهی دستی و تنظیم فرمتهای پیچیده (مثل APA یا Vancouver) را برای همیشه پایان میدهد. 🔵 این نرمافزار با افزونه قدرتمند خود در Word و مرورگرها، به شما اجازه میدهد تنها با یک کلیک، اطلاعات منابع را ذخیره کنید و در حین نوشتن مقاله، فهرست منابع را بهصورت خودکار و بدون خطا تولید کنید. ورود به Zotero ⭕️ دستیا…
ScienceOS 📚 یک دستیار تحقیقاتی قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی است که فرآیند جستجو، تحلیل و مدیریت منابع علمی را در یک پلتفرم یکپارچه و تعاملی گردهم آورده است. 🔵 این ابزار به شما اجازه میدهد بهجای جستجوی ساده کلمات کلیدی، سوالات پیچیده پژوهشی بپرسید و پاسخهای مستند به مقالات معتبر دریافت کنید و حتی نمودارها و فرمولهای مقالات را تحلیل کنید. ورود به ScienceOS ⭕️ یک سیستم عامل کامل برای پژوهشگران که فاصله بین ایده…
Infographix 🌀 یک ابزار خلاقانه و سریع برای تبدیل دادههای خشک و پیچیده به اینفوگرافیکهای جذاب و قابلفهم است که خوراک ارائههای علمی و پوسترهای همایش میباشد. 🔵 این پلتفرم به پژوهشگران کمک میکند تا بدون درگیری با نرمافزارهای سنگین گرافیکی، نتایج آماری و فرآیندهای تحقیق خود را در قالبهای بصری شیک و مدرن پیادهسازی کنند. ورود به Infographix ⭕️ راهکاری عالی برای جذابتر کردن اسلایدهای دفاع و پوسترهای کنفرانسی که…
Paperpal 🌀 یک دستیار هوشمند نگارش مقاله است که اختصاصاً با میلیونها مقاله علمی آموزش دیده تا متن شما را نه فقط از نظر گرامری، بلکه از نظر لحن و واژگان آکادمیک اصلاح کند. 🔵 این ابزار برخلاف غلطگیرهای عمومی، زبان تخصصی رشته شما را میفهمد و پیشنهادهایی ارائه میدهد که متن را روان، رسمی و شبیه به نگارش یک نویسنده انگلیسیزبان (Native) میکند. ورود به Paperpal ⭕️ این هوش مصنوعی ابزاری مفید برای عبور از سد داوران س…
🔹 نقد علمی از دید داور مجلات قبل از سابمیت، مقالهات را در معرض داوری سختگیرانه ولی بیرحمانهٔ سازنده قرار بده. این پرامپت مثل یک Reviewer واقعی، ضعفهای پنهان مقاله را آشکار میکند؛ قبل از اینکه داور ژورنال این کار را بکند. پرامپت حرفهای داوری علمی من نسخه اولیه مقالهام را در ادامه برایت ارسال میکنم. تو یک داور ارشد (Peer Reviewer) در ژورنالهای بینالمللی ISI/Scopus در حوزه [نام رشته] هستی. لطفاً مقاله را از …
🔹 بازنویسی آکادمیک و ارتقای زبان مقاله خیلی از مقالهها از نظر علمی خوباند اما فقط بهخاطر زبان غیرژورنالی ریجکت میشوند. این پرامپت متن خام، ضعیف یا نیمهرسمی را به نگارش آکادمیک قابل ارسال تبدیل میکند. پرامپت حرفهای بازنویسی آکادمیک: من نسخهای از متن مقالهام را در ادامه برایت ارسال میکنم. تو یک پژوهشگر ارشد و ویراستار علمی (Academic Editor) در ژورنالهای بینالمللی هستی. لطفاً: 1. متن را به زبان آکادمیک، …
🔹 پرامپت حرفهای برای ساختاردهی دقیق مقاله علمی پس از نگارش اولیه 🌀این پرامپت مخصوص زمانی است که پژوهشگر نسخه اولیه مقاله را نوشته اما میخواهد از نظر ساختار علمی و ژورنالی آن را بهینه کند. بسیاری از ریجکتها به خاطر ساختار ضعیف و غیرآکادمیک مقاله است، حتی اگر محتوای علمی عالی داشته باشید. پس اگر مقاله خود را نوشتهاید اما ساختار مناسبی برای آن در نظر نگرفتهاید از این پرامپت در هوش مصنوعی چتجیپیتی یا جمنای استف…
✨ پرامپت حرفهای برای ساختاردهی دقیق مقاله علمی در ابتدای کار بسیاری از ریجکتها به خاطر ساختار ضعیف و غیرآکادمیک مقاله است، حتی اگر محتوای علمی عالی داشته باشید. این پرامپت کمک میکند از ابتدا چارچوب مقاله را مطابق با استاندارد ژورنالهای معتبر بچینید. اگر در ابتدای مرحله نگارش مقاله هستید و تنها موضوع یا ایده خود را انتخاب کردهاید، این پرامپت برای ChatGPT یا Gemini کاربردی و عالی است. تو یک پژوهشگر ارشد و داور م…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @maghalehnevisi. 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 — 850,740 of 1,548,671entries 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.
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 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.
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 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“مقاله نویسی” (@maghalehnevisi), 10,721 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/maghalehnevisi.
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.