Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 20 August 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 99% 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
35 measurements spanning 51 days, net -11. 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 23,924–24,003 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 35
Measured (UTC)
Subscribers
Change
26 Sept 2026, 07:16
23,934
+1
19 Sept 2026, 12:20
23,933
-10
17 Sept 2026, 02:18
23,943
-11
13 Sept 2026, 13:56
23,954
+1
11 Sept 2026, 20:36
23,953
-2
9 Sept 2026, 08:58
23,955
-2
6 Sept 2026, 03:21
23,957
-9
3 Sept 2026, 20:58
23,966
-3
2 Sept 2026, 10:33
23,969
-8
1 Sept 2026, 07:35
23,977
-5
31 Aug 2026, 06:07
23,982
-3
30 Aug 2026, 09:13
23,985
-2
29 Aug 2026, 11:47
23,987
-4
28 Aug 2026, 15:12
23,991
-3
27 Aug 2026, 11:53
23,994
+3
26 Aug 2026, 14:46
23,991
+1
25 Aug 2026, 11:29
23,990
+11
24 Aug 2026, 10:16
23,979
+11
22 Aug 2026, 16:08
23,968
+1
21 Aug 2026, 08:27
23,967
first reading
Engagement
31 posts held, back to 19 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 61 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
10.1%
avg views ÷ 23,934 subscribers
Avg views / post
2,420
6 posts measured
Reaction rate
0.585%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
6
of 31 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 24 September 2026
Posts held
31 (19 June 2026 – 24 September 2026)
Views total
14,530
Reactions total
85
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
27 Sept 2026, 01:32 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.
What this channel posts
Photos
≈8,590
Videos
≈1,250
Links
≈9,160
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 27 September 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.
Video runtime
29m 53s
Average length
1m 45s
Measured directly from 17 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
508 reactions across 30 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 47.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
241
47.4%
👍
111
21.9%
👌
72
14.2%
🔥
39
7.68%
😍
18
3.54%
😁
14
2.76%
👏
13
2.56%
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 31 of the 31 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 531 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 31 most recent posts we hold, published 19 June 2026 to 24 September 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.
چهار اشتباه که دوره دکتری را برای شما تبدیل به کابوس می کنه!
اگر دانشجوی دکتری و کارشناسی ارشد هستید پیج اکادمی پژوهش را دنبال کنید
این پست به چهار اشتباه توسط دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری اشاره می کنه که می تونه این دوره را تبدیل به یک کابوس برای دانشجویان کند.
#دکتری #کارشناسی_ارشد
🔻🔻🔻🔻🔻🔻🔻🔻
🎓 آکادمی پژوهش دکتر خاوریان
کانال آکادمی پژوهش در بله:
https://ble.ir/research_academy
کانال آکادمی پژوهش در تلگرام:
htt…
هوش مصنوعی که جعبه ابزار پژوهشه
آدرس وبسایت: yila.ai
دیگه نیازی نیست ساعتها وقتت رو صرف پیدا کردن منابع معتبر یا خوندن دهها مقاله کنی! 🤯🎓
توی این ریلز، هوش مصنوعی Yila رو بهت معرفی کردم؛ دستیار هوشمندی که دقیقاً برای کارهای آکادمیک و پژوهشی طراحی شده. این ابزار فقط یک چتبات ساده نیست؛ بلکه یک پلتفرم تخصصیه که صفر تا صد مسیر پژوهش رو برات راحت و سریع میکنه:
🔍 پیدا کردن شکاف پژوهشی و مرور پیشینه
📖 مطالعه عمیق …
استفاده از GPTZero ممنوع!
میپرسید چرا؟ این ویدئو را تا انتها ببينيد.
🔻🔻🔻🔻🔻🔻🔻🔻
🎓 آکادمی پژوهش دکتر خاوریان
کانال آکادمی پژوهش در بله:
https://ble.ir/research_academy
کانال آکادمی پژوهش در تلگرام:
https://t.me/phdiran
جهت آشنایی با خدمات آکادمی پژوهش این لینک را بازدید کنید: https://research-academy.ir
🎓 دوره آنلاین انتخاب موضوع با کمک هوش مصنوعی
اگر در انتخاب موضوع، تدوین عنوان و مسئله پژوهش چالش دارید، در این دوره با یک مسیر کاربردی و ابزارمحور آشنا میشوید تا از هوش مصنوعی بهصورت هدفمند در مراحل اولیه پژوهش استفاده کنید.
🔹 سرفصلهای کلیدی دوره:
• درک دقیق مفاهیم حیطه پژوهش، موضوع، عنوان، گپ و اصالت پژوهش
• شناسایی موضوعات ترند با ابزارهای نوین AI و ماتریس تصمیمگیری
• عنوانیابی سریع با SciSpace، NotebookLM و…
تو این ریل یاد میگیری چطور از سایت مگیران منابع فارسی رو با فرمت RIS یا BibTeX خروجی بگیری و مستقیم به چتباتهای هوش مصنوعی مثل دیپسیک، چتجیپیتی یا گراک بدی تا یه مرور پیشینه دقیق و حرفهای از منابع فارسی برات بنویسن. دیگه نیازی به کپیپیست دستی و ساعتها وقت تلف کردن نیست؛ با چند کلیک منابع رو استخراج کن و بذار هوش مصنوعی کار سنگین مرور ادبیات رو برات انجام بده. این روش مخصوص پژوهشگرها، دانشجوها و کسانیه که ب…
🟥 کارگاه «مرور سیستماتیک پیشینه با هوش مصنوعی»
ساعت 16 عصر پنجشنبه 19 شهریور
در این کارگاه بهصورت عملی یاد میگیرید:
🔹 جستجوی هوشمند و یافتن مقالات مرتبط
🔹 خلاصهسازی و درک سریع مقالات علمی
🔹 غربالگری منابع و مقالات
🔹 نگارش مرور پیشینه با فایلهای CSV و BibTeX
🔹 اوتلایننویسی برای مبانی نظری
🔹 نگارش پیشینه با Gemini و NotebookLM
🎁 جزوه و ابزارهای هوش مصنوعی معرفیشده در اختیار شرکتکنندگان قرار میگیرد و فایل ضب…
در این ریل نشان دادم چطور فایل مقاله رو به ChatGPT بدهیم و با ویس چت ازش بپرسیم، خلاصه کنه، توضیح بده و حتی نکات کلیدیش رو برات باز کنه!
دیگه لازم نیست ساعتها وقت بذاری تا بفهمی مقاله چی میگه.
فقط آپلود کن، صحبت کن و درک کن! 🔥
این روش مخصوص کسایی که مقاله زیاد میخونن (دانشجو، پژوهشگر، نویسنده و...) عالیه.
تو هم امتحان کردی؟ تجربهت رو کامنت کن 👇
اگه مفید بود سیو کن و برای دوستات بفرست ❤️
🔻🔻🔻🔻🔻🔻🔻🔻
🎓 آکادمی پ…
پرامپت عالی برای ویراستاری مقالات علمی قبل از ارسال به مجله
ابتدا مقاله خود را اپلود کنید، سپس پرامپت زیر را اجرا کنید. بهتره از هوش مصنوعی جمنای برای این منظور استفاده کنید.
لطفاً متن زیر را مثل یک ویراستار آکادمیک بررسی کن.
- همه خطاهای گرامری، املایی، نشانهگذاری و نگارشی را پیدا کن.
- جملات مبهم، طولانی، غیرروان یا غیرآکادمیک را مشخص کن.
- مشکلات ساختاری، تکرار، ناهماهنگی مفهومی و ضعف انسجام را گزارش کن.
- فقط …
رفرنس فیک راحت تشخیص بده
هوش مصنوعی راحت رفرنسهایی میسازه که اصلاً وجود ندارن.
اگه این رفرنسهای ساختگی رو تشخیص ندین و مقالهتون رو باهاشون برای مجله بفرستین، نه تنها ریجکت میشین، بلکه اعتبار علمیتون هم آسیب میبینه.
تو این ریل نشون دادم چطور با سایت ترینکا (Trinka) میتونین در چند ثانیه رفرنسهای فیک و ارجاعات ساختگی هوش مصنوعی رو پیدا کنین و مقالهتون رو قبل از سابمیت تمیز و قابل اعتماد کنین.
دانشجوها و پژو…
🚀 اگه هنوز با گوگل اسکالر معمولی کار میکنی، این افزونه رو حتماً امتحان کن!
افزونه رایگان ExCITATION برای گوگل کروم، گوگل اسکالر رو حسابی ارتقا میده:
✅ نمایش رتبهبندی مجلات (SJR، Q1 تا Q4، ABS و ABDC)
✅ مرتبسازی نتایج بر اساس تعداد استناد
✅ پیشنمایش چکیده با یک کلیک
✅ هشدار مجلات شکارچی (Predatory)
با این ابزار دیگه وقتت رو برای پیدا کردن منابع باکیفیت هدر نمیدی و مقالهنویسیت حرفهایتر میشه.
لینک نصبش رو …
داوران محترم لطفا ChatGPT داوری نکنید
داوری علمی نباید به تولید یک فهرست بلند از ایرادات تبدیل شود.
ابزارهای هوش مصنوعی میتوانند نکاتی را پیشنهاد کنند، اما قادر نیستند بدون نظارت متخصص تشخیص دهند کدام ایراد واقعاً اساسی است، کدام پیشنهاد صرفاً سلیقهای است و آیا مقاله متناسب با استاندارد همان مجله قابلپذیرش است یا خیر.
همچنین در فایلهای دارای Track Changes، متن حذفشده ممکن است تا پیش از پذیرش نهایی تغییرات هم…
فایل مقاله را به هوش مصنوعی نده!!
اگه میخواین محتوای مقالات علمی رو سریع و عمیق درک کنین، اول مقالهتون رو به فایل مارکداون تبدیل کنین، بعد به هوش مصنوعی بدین. اینجوری AI خیلی بهتر ساختار و جزئیات رو میفهمه و خلاصه، تحلیل یا توضیح دقیقی براتون میسازه.
این ترفند ساده، ساعتها زمان مطالعهتون رو کم میکنه!
تو کامنت بگین تا حالا امتحان کردین یا نه 👇
#هوش_مصنوعی #پژوهش #علمی #AI
#آموزش
🔻🔻🔻🔻🔻🔻🔻🔻
🎓 آکادمی پژوهش دکتر خ…
😁14
Showing the 12 most recent of 31 posts we hold for @phdiran. 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 5 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.
Channels Telegram recommends alongside this one
Telegram’s own answer, not this register’s. When this register asks Telegram’s API what is similar to this channel, this is the list it returns, in the exact order Telegram returns it — never re-sorted by subscribers or by anything else this register measures. The relationship, and the order, are Telegram’s; we record them and date them, and make no claim of our own about which of these channels actually resemble this one.
آموزش نوین مقاله نویسی با هوش مصنوعی @tephd · 77,186#1
قُمریانِ سوخته [دقایقی از اشعار محمد طالب آملی] @taleb_amolii · 1,503#86
زبان عربی با لهجه لبنانی - تعلیم اللهجة اللبنانیة @lebaneseaccent · 3,403#87
Read from Telegram’s recommendation API, most recently 17 September 2026. Telegram holds a list like this for a small and growing share of the register — how this is measured, and why most channel pages show nothing here.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
🎓 دستیارپژوهش 📚 مقاله| پایان نامه | پروپوزال @researchassist · 36,729 Telegram ranks this channel #11 of 74 here — alongside 73 others — read 1 September 2026
آموزش نوین مقاله نویسی با هوش مصنوعی @tephd · 77,186 Telegram ranks this channel #14 of 87 here — alongside 86 others — read 19 August 2026
اخبار جذب هیات علمی و اساتید دانشگاه @heiatelmi · 44,996 Telegram ranks this channel #23 of 93 here — alongside 92 others — read 27 August 2026
آموزش مقاله و پایان نامه نویسی @dr_amaniiii · 62,253 Telegram ranks this channel #36 of 79 here — alongside 78 others — read 21 August 2026
سیویلیکا، مرجع مقالات علمی @civilicacom · 66,949 Telegram ranks this channel #41 of 90 here — alongside 89 others — read 21 August 2026
کانال تخصصی دکتری @phdtest · 70,789 Telegram ranks this channel #64 of 94 here — alongside 93 others — read 20 August 2026
مهاجرت کاری و تحصیلی @internationalcollege · 53,398 Telegram ranks this channel #66 of 71 here — alongside 70 others — read 23 August 2026
This channel appears in 7 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 26 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“آکادمی پژوهش دکتر خاوریان” (@phdiran), 23,934 subscribers as measured 26 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/phdiran.
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.