Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Что-то на научном

Channel

Что-то на научном

@shakhgildyan

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

2,007subscribers

+6 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001639304587
TypeChannel
Username@shakhgildyan
Created5 March 2022measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded6 August 2026
Last confirmed live13 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 13 August 2026
On Telegramt.me/shakhgildyan

Growth

2,0002,0072,003.56 August 2026 — 2,001 subscribers6 August 2026 — 2,001 subscribers10 August 2026 — 2,000 subscribers13 August 2026 — 2,007 subscribers6 August 202613 August 2026
4 measurements spanning 7 days, net +6. 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 1,999–2,008 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
13 Aug 2026, 04:552,007+7
10 Aug 2026, 02:122,000-1
6 Aug 2026, 11:232,001no change
6 Aug 2026, 10:522,001first reading

Engagement

18 posts held, back to 21 April 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
34.9%
avg views ÷ 2,007 subscribers
Avg views / post
701
3 posts measured
Reaction rate
3.33%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 18 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 3 August 2026
Posts held18 (21 April 20263 August 2026)
Views total2,103
Reactions total70
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 17:08 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.

Reaction mix

554 reactions across 18 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 39.0% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
21639.0%
👍13824.9%
🔥10819.5%
😁6511.7%
🐳142.53%
🥰71.26%
👎61.08%

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 18 of the 18 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 554reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 18 most recent posts we hold, published 21 April 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.

Recent posts

3 Aug 2026, 18:43 UTC490 views32 reactionsread 7 August 2026
Photo

Коротко о ситуации в мире научных публикаций 😂

😁23🐳6👍2👎1

20 Jul 2026, 07:05 UTC856 views14 reactionsread 7 August 2026

Зачем компании вообще идут к ученым? Научная команда часто начинает разговор с бизнесом с перечисления публикаций, патентов и оборудования. Все это важно, но компания обычно приходит во внешний научный контур не за еще одним списком достижений. Как правило, у нее есть один из трёх дефицитов. 1. Не хватает узкой компетенции. Внутри компании может не быть специалиста по конкретному материалу, физическому эффекту или

👍63🔥3😁2

17 Jul 2026, 17:01 UTC757 views24 reactionsread 7 August 2026
Photo

Сегодня был в ИМЕТ РАН — Институте металлургии и материаловедения им. А.А. Байкова. И поймал себя на мысли: кажется, это хороший пример того, как современный научный институт может развиваться сразу в нескольких измерениях, не противопоставляя фундаментальную науку и коммерциализацию. С одной стороны — крутые исследования в области металлов, керамики, порошковых материалов и биоматериалов. С другой — технологии, в

👍145🔥3😁2

17 Jul 2026, 06:31 UTC639 views16 reactionsread 7 August 2026

Чем больше ИИ будет в университетах, тем больше им понадобится хороших профессоров* Прочитал тут крутую статью про настоящее и будущее университетов в свете тотального ИИ — The Multiversity Is Finished. Вот забавно же, ведь распространение ИИ должно снижать потребность в преподавателях, так? ЛЛМки прекрасно объясняют любую тему, визуализируют, приводят примеры, отвечают на вопросы, в общем красота. Больше нагружаем

👍10🔥42

16 Jul 2026, 16:04 UTC586 views15 reactionsread 7 August 2026

Внебюджет от науки: пять разных бизнесов Утром я писал о том, что научной команде нужно уметь ответить на вопрос: «Что именно вы предлагаете бизнесу?». А давайте посмотрим на ту же проблему уровнем выше: на чем вообще университет может зарабатывать в научно-технологической сфере? Мой хороший товарищ и автор канала @angedonism недавно сделал отличную серию постов на эту тему. Ее главный вывод: «внебюджет от науки» —

9👍3🔥3

16 Jul 2026, 07:01 UTC604 views13 reactionsread 7 August 2026

Что именно вы предлагаете бизнесу? Научные команды довольно часто смешивают в одной презентации совершенно разные предложения: «У нас есть оборудование, компетенции, технология, стартап и идея создать большое производство» 🥲 Для компании это не одна разработка, а несколько принципиально разных историй. Первый вариант — исследовательская услуга. У команды есть специалисты, оборудование или редкая компетенция. Она м

5👍4🔥4

14 Jul 2026, 16:10 UTC≈1,220 views42 reactionsread 7 August 2026
Photo

23 тыс. руб. за рецензию — и решение по статье за пять дней Журнал Biology Open решил проверить довольно очевидную, но все еще радикальную для научной издательской системы гипотезу: что будет, если рецензентам начать платить? ПРИЧЕМ ДЕНЬГИ. Результаты эксперимента недавно разобрали в Nature. Рецензент получал £220 за рукопись (23К руб. по нашему) — при условии, что за один рабочий день ответит на приглашение, за ч

👍259🐳8

14 Jul 2026, 07:01 UTC651 views14 reactionsread 7 August 2026

Если компания прислала подробное ТЗ, не спешите радоваться Кажется, что подробное техническое задание — лучший возможный старт НИОКР. Заказчик всё сформулировал, параметры указал, остаётся только выполнить работу. Но я довольно часто вижу другую ситуацию: компания очень подробно описала не свою проблему, а привычный ей способ эту проблему решать. Условно говоря, заказчику нужно соединять две детали быстрее, а в ТЗ

🔥93👍2

13 Jul 2026, 07:02 UTC736 views31 reactionsread 7 August 2026

Не пишите «в корпорацию». Найдите в ней конкретного человека Я довольно часто слышу от научных команд примерно одну и ту же историю: «Мы отправляли нашу разработку в крупную компанию, но нам даже не ответили». Дальше обычно следуют понятные выводы: бизнес не интересуется наукой, корпорации злые и закрытые, до нужных людей не достучаться. Иногда всё это действительно так. Но часто проблема гораздо прозаичнее: предло

18🔥7👍6

21 Jun 2026, 16:13 UTC≈1,200 views45 reactionsread 7 August 2026

Я рекомендую вам принять участие в конкурсе грантов на программу MBA в Сколково Потому что в науке мы живем внутри довольно плотного аквариума. Статьи, гранты, отчеты, лаборатории, конференции, заявки, показатели. До MBA мне вот казалось, что весь мир устроен примерно так же, просто в других зданиях и с другими табличками на дверях 😁 А потом я оказался за одним столом с предпринимателями, топ-менеджерами, людьми из

23👍13🔥9

25 May 2026, 17:34 UTC≈1,830 views41 reactionsread 7 August 2026

Университет — это не завод И очень не хотелось бы, чтобы в новой технологической повестке мы случайно пришли именно к этому: «давайте все быстро коммерциализируем, поставим KPI на продукты, назначим ответственных за продажи и будем считать университет успешным по количеству опытных образцов». Это плохая логика. Университет прежде всего остается пространством мышления. Местом, где можно задавать вопросы, которые биз

18👍12🔥6😁3👎2

19 May 2026, 20:49 UTC≈1,520 views46 reactionsread 7 August 2026

Гигиена вопроса Последнее время я часто бываю на разных мероприятиях, где один человек что-то рассказывает, а другие задают ему вопросы. Это может быть лекция, экспертный доклад, публичное выступление — не так важно. В большинстве случаев стадия вопросов из зала — самая интересная часть. Монолог превращается в диалог. Появляется шанс на материале спикера развернуть дискуссию, детальнее подсветить сказанное и сделать

26👍12🔥8

Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @shakhgildyan. 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

Citation-graph rank — 326,577 of 1,481,217entries 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.

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.

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 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Что-то на научном” (@shakhgildyan), 2,007 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/shakhgildyan.

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.