Sports — 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 26 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 42% 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
8 measurements spanning 63 days, net +9. 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 101–112 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
9 Oct 2026, 20:20
111
+1
28 Sept 2026, 16:20
110
+1
15 Sept 2026, 01:37
109
+2
8 Sept 2026, 11:19
107
+2
22 Aug 2026, 23:12
105
+2
15 Aug 2026, 08:33
103
+1
9 Aug 2026, 10:02
102
no change
7 Aug 2026, 22:14
102
first reading
Engagement
20 posts held, back to 14 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 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 20 posts for this entry, the most recent from 3 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
1m 44s
Average length
15s
Measured directly from 7 videos 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
151 reactions across 19 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 30.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
46
30.5%
😁
38
25.2%
🔥
29
19.2%
custom 5318929916463424198
12
7.95%
🤯
10
6.62%
👌
8
5.30%
❤
4
2.65%
🍾
2
1.32%
😢
2
1.32%
Custom emoji. One row above is a Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The count beside it is Telegram’s.
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 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 151 reactions 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 14 June 2026 to 3 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.
PGM - это «китайский ноунейм» или король рынка?
В гольф-тусовке до сих пор жив стереотип: если экип стоит в 3-4 раза дешевле Titleist или TaylorMade, значит, это сделано на коленки. Но картинка выглядит иначе.
PGM - китайский производитель, основанный в 2006 году. Это не перекупщик с оптовок, а предприятие полного цикла с собственным производством и более чем 70 патентами на технологии в гольф-индустрии.
Главный с…
Почему все помешались на «жирных» грипах для паттера?
Если вы следили за PGA Tour, то замечали: тонкие ручки на паттерах вымерли. Про-игроки массово ставят огромные «бочонки». И дело тут не в моде, а в суровой биомеханике, которая спасает короткие патты.
Главный враг точности на грине - наши пальцы. Держа тонкий грип, мы инстинктивно сжимаем его слишком сильно. В момент удара кисти незаметно «подламываются», лицо п…
Бывало такое: на тренировке свинг идеальный, мячи летят ровно и красиво, но стоит выйти на поле, встать над мячом - и все как в первый раз? Появляется жгучее желание быстрее сделать удар, темп ломается, и мяч улетает вообще не туда.
Спортивные психологи называют это страхом цели. На рейндже у вас нет ответственности за ошибку. Мозг работает на автопилоте через мозжечок - тело просто делает то, что умеет.
Но на поле…
Смертельный гольф: почему в XIX веке мячи стоили человеческих жизней
До появления резины и пластика в гольф играли мячами Featherie, и их производство было настоящим адом. Сферу из распаренной кожи набивали мокрыми гусиными перьями - на один-единственный мяч уходило целое ведро.
Чтобы запихать эту массу через крошечное отверстие, мастер упирался металлическим стержнем себе прямо в грудную клетку и давил всем весом …
Зачем на гольф-мячах делают стрелочки и линии?
Многие считают эти полосы и стрелки просто элементом дизайна, но на самом деле это легальный чит-код для прицеливания.
— Помощник на грине. Правила разрешают маркировать мяч. Перед паттом направьте заводскую стрелку мяча строго по линии брейка к лунке. В стойке вам больше не нужно сомневаться - просто выставьте лицо паттера ровно по этой линии.
— Прицел на ти-боксе. На…
Век живи - век учись: наш пятничный розыгрыш показал, что даже опытные гольфисты не признали эту вещь по фото. Ни одного правильного ответа в комментариях! 🤷♂️
Раскрываем карты: это была перчатка из микрофибры PGM.
Кстати, буквально пару недель назад мы выкатили разбор, почему именно эта перчатка - абсолютный топ за свои деньги для регулярных тренировок. Если пропустили, смотрите пост чуть выше и читайте в деталя…
Друзья, у нас для вас отличный интерактив и быстрый розыгрыш!🎁🎁🎁
Правила элементарные: кто первый напишет в комментариях точное название товара, который изображен на этой фотографии, тот получит угаданный товар абсолютно БЕСПЛАТНО, а также скидку 15% на любую позицию из нашего ассортимента!*
Включайте интуицию, проверяйте наш каталог и пишите свои варианты в комментариях прямо сейчас. Погнали! 👇
* — Название должн…
Если вы посмотрите любой турнир PGA-тура, вы не увидите там Скотти Шеффлера или Рори Макилроя в садовых шлёпках. Профессионалы всегда играют в жесткой обуви с шипами. Это чистая физика: при их скорости свинга в обычных кроссовках ноги бы просто разъезжались на траве, как на льду.
Обычные кроссовки созданы для бега вперед. В гольфе же вся нагрузка идет на жесткое скручивание вбок. Когда вы делаете мощный замах драйве…
👍4👌1🔥1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @mosgolfshop. 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.
Polls
The 2 polls we hold for this entry, as Telegram rendered them when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
Давайте проверим, насколько хорошо вы знаете правила и традиции игры.
Забрать мяч, скромно улыбнуться и уйти дальше17%
Купить выпивку/угощение всем гольфистам, кто в этот момент находился в клубе67%
Громко закричать и станцевать победный танец13%
Получить денежное вознаграждение от клуба4%
Shares as published, totalling 101%. 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 20 most recent posts we hold, published 14 June 2026 to 3 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.
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 9 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“MosGolfShop” (@mosgolfshop), 111 subscribers as measured 9 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/mosgolfshop.
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.