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 24 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 69% 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 53 days, net -5. 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 208–216 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
28 Sept 2026, 09:15
210
+1
14 Sept 2026, 21:00
209
-1
7 Sept 2026, 19:58
210
-2
30 Aug 2026, 12:45
212
-3
22 Aug 2026, 14:24
215
+1
15 Aug 2026, 12:04
214
-1
7 Aug 2026, 03:31
215
no change
6 Aug 2026, 19:15
215
first reading
Engagement
20 posts held, back to 7 April 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 20 posts for this entry, the most recent from 29 May 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Reaction mix
124 reactions across 15 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 48.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
60
48.4%
💔
20
16.1%
🔥
17
13.7%
👎
12
9.68%
👏
11
8.87%
👍
3
2.42%
😐
1
0.806%
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 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 124 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 7 April 2025 to 29 May 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.
سلام.
به این سکوتِ شکسته، خوش برگشتید.
اما شاید برگشتن واژهٔ درستی نباشد؛ این نخستین باریست که پس از آن روزها دوباره کنار هم قرار میگیریم؛
در حالی که هیچیک، نسخهی پیشینِ خود نیستیم.
قرار بود اینجا دربارهی روانشناسی جرم حرف بزنیم،
اما پیش از آن، همگی ناچار شدیم یکی از عریانترین صورتهای آن را نه در روایتها و کتابها، بلکه در زندگیِ روزمره لمس کنیم.
اکنون بازگشتهایم؛
با ذهنهایی خستهتر، حافظههایی سنگینتر،…
نمیدانم چه میخواهم بگویم
غمی در استخوانم میگدازد
درون سینهام دردیست خونبار
که همچون گریه میگیرد گلویم
غمی آشفته، دردی گریهآلود
نمیدانم چه میخواهم بگویم…
- هـ .الف.سایه
.
شعر آغازین از گروس عبدالملکیان
شعر پایانی از محمدرضا شفیعی کدکنی
موسیقی نخست، بهدرود برادر اثری از رامین جوادی
موسیقی دوم، بیچاره انسان اثری از علی دارابیفر
.
کاری از پادکست اتاق ۱۰۱ (جمعی از دانشجویان دانشکدهٔ روانشناسی و علوم تربیتی…
سلام سلام!
به اپیزود اول از مجموعهٔ نظریههای یادگیری در پادکست اتاق ۱۰۱ خوش اومدید 🎧
رفتارهای ما چطور شکل میگیرن؟
آیا خشونت، پرخاشگری یا حتی جرم، چیزیه که باهاش به دنیا میایم یا چیزیه که یاد میگیریم؟
توی این اپیزود، از فضای روانپویشی فاصله گرفتیم و وارد دنیای نظریههای یادگیری شدیم؛ از شرطیسازی کلاسیک و عامل گرفته تا یادگیری مشاهدهای، و اینکه محیط، تقویت، تنبیه و الگوها چطور میتونن رفتار انسان رو بسازن یا تغی…
سلام سلام!
به دهمین اپیزود از فصل سوم پادکست اتاق ۱۰۱ خیلی خوش اومدید!
توی این اپیزود که آخرین اپیزود بخش روانپویشیه، به مسیری که با همدیگه طی کردیم نگاهی انداختیم. مرور کردیم که باهم از چه مباحثی حرف زدیم و به چه نکات قابل توجهی دست پیدا کردیم. فقط لازمه بگیم که توی این اپیزود یه غافلگیری وجود داره؛ غافلگیریای از جنس یه مهمون جذاب…
💬این اپیزود رو میتونید از طریق کستباکس و شنوتو بشنوید.
♦️ مهمان اپیزود: دکتر…
سلام سلام!
به نهمین اپیزود از فصل سوم پادکست اتاق ۱۰۱ خیلی خوش اومدید!
و اما اپیزود ویژهٔ این بخش: دلبستگی.
توی چهارمین قسمت از بخش روانپویشی، با حضور دکتر عباس ذبیحزاده، رواندرمانگر تحلیلی و از اساتید دپارتمان روانشناسی دانشگاه شهید بهشتی، سراغ قصهٔ دلبستگی رفتیم تا از نگاه تخصصی ایشون عمیقتر به این مفهوم و تأثیرش در شکلگیری شخصیت پرخاشگر و مجرم بپردازیم. همچنین ماجرای یکی از معروفترین و در عین حال ترسناکتر…
سلام سلام!
به هشتمین اپیزود از فصل سوم پادکست اتاق ۱۰۱ خیلی خوش اومدید!
توی این قسمت از پادکست، به کاوش در دنیای روانپویشی ادامه میدیم. اینبار بعد از صحبت از مکانیزمهای دفاعی و گذر از نظریۀ فروید، به شخصیت مجرم از دیدگاه نظریهپرداز دیگهای نگاه میکنیم که بعد از فروید در دنیای روانکاوی و در زمینهٔ روابط کودک با مراقبین اولیهش حرفهای تازهای برای گفتن داشت؛ ملانی کلاین. توی این قسمت به مفاهیم بنیادی و مهم نظری…
سلام سلام!
به هفتمین اپیزود از فصل سوم پادکست اتاق ۱۰۱ خیلی خوش اومدید!
⚠️شنیدن این اپیزود برای گروههای حساس، مخصوصا کودکان و نوجوانان، توصیه نمیشود!
چطور دوران کودکی و مسیر رشد ما به رفتارهای بزرگسالی و حتی جرم مرتبط میشه؟ توی این اپیزود گامی عمیقتر در دنیای روانپویشی برداشتیم و به نظریات فروید دربارهٔ مراحل رشد روانی-جنسی پرداختیم. در ادامه بررسی کردیم که چطور تثبیت در این مراحل میتونه زمینهساز بروز رفتار …
❤5🔥1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @otagh101SBU. 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.
Forward network
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.
Mentions
Named by 2 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 28 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“پادکست اتاق ۱۰۱” (@otagh101SBU), 210 subscribers as measured 28 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/otagh101SBU.
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.