Education — 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 15 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 76% 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
14 measurements spanning 40 days, net -46. 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 2,816–2,876 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
16 Sept 2026, 07:40
2,823
-6
12 Sept 2026, 05:17
2,829
-8
7 Sept 2026, 23:58
2,837
-6
2 Sept 2026, 12:57
2,843
-1
30 Aug 2026, 12:44
2,844
-3
27 Aug 2026, 02:55
2,847
-1
24 Aug 2026, 00:16
2,848
-10
20 Aug 2026, 15:33
2,858
-4
17 Aug 2026, 14:58
2,862
-1
14 Aug 2026, 09:45
2,863
+1
11 Aug 2026, 01:37
2,862
-3
7 Aug 2026, 18:25
2,865
-4
7 Aug 2026, 00:00
2,869
no change
6 Aug 2026, 23:48
2,869
first reading
Engagement
21 posts held, back to 23 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 2 pages 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 21 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
6m 25s
Average length
1m 36s
Measured directly from 4 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
66 reactions across 20 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 30.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👏
20
30.3%
❤
16
24.2%
👍
14
21.2%
❤🔥
8
12.1%
🙏
5
7.58%
👌
1
1.52%
💯
1
1.52%
🔥
1
1.52%
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 20 of the 21 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 66 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 21 most recent posts we hold, published 23 June 2026 to 7 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.
🔺تنهاترین صندلیِ سازمان، متعلق به مدیرعامل است!
مدیریت یک سازمان فقط تصمیمگیری نیست؛ گاهی یعنی ایستادن در نقطهای که همه از تو انتظار دارند، اما کمتر کسی واقعاً شرایطت را درک میکند.
مِیبل فان اورانیه، کارآفرین اجتماعی و مدیرعامل پیشین سازمان The Elders نهادی که به ابتکار نلسون ماندلا شکل گرفت از تجربهای پرده برمیدارد که کمتر دربارهاش صحبت میشود.
پاسخ میبل، نگاه شما به رهبری را برای
همیشه تغییر خواهد داد.
#ر…
🔺چرا بهترین رزومهها همیشه استخدام نمیشوند؟
فرض کنید دو نفر با رزومهای تقریباً یکسان روبهروی شما نشستهاند؛ هر دو مهارت دارند، سابقه کاری قابل قبول دارند و پاسخ سؤالات را هم درست میدهند. اما در پایان مصاحبه، ناخودآگاه احساس میکنید یکی از آنها انتخاب بهتری است.
چه چیزی این تفاوت را ایجاد کرده است؟
پاسخ فقط در کلمات نیست.
سالهاست که در دنیای ارتباطات از پژوهشهای آلبرت محرابیان صحبت میشود؛ پژوهشهایی که باره…
🔺هرم ناکارآمدی تیم پاتریک لنچیونی
پاتریک لنچیونی در این مدل، پنج عامل اصلی ناکارآمدی تیمها را معرفی میکند. از نگاه او، ضعف عملکرد تیمها معمولاً از نبود اعتماد آغاز میشود و بهترتیب با اجتناب از تعارض سازنده، نبود تعهد، پاسخگو نبودن اعضا و بیتوجهی به نتایج ادامه پیدا میکند.
این مدل نشان میدهد که مدیران برای ساختن تیمی اثربخش، باید بتوانند هر یک از این موانع را شناسایی و مدیریت کنند. برای مثال، اگر اعضای تیم ا…
🔺مشکل ایران کمبود کارمند خوب نیست؛ سیستم بد است!
هر وقت صحبت از ناکارآمدی و فساد در نظام اداری میشود، تقریباً همه یک نسخه مشترک میپیچند: باید کارمندهای خوب و مدیران سالم را به کار گرفت.
اما آیا واقعاً مسئله همین است؟
اجازه بدهید با یک مثال ساده شروع کنیم.
تحویلدار بانک از پایینترین ردههای سازمانی بانک است، اما تقریباً تمام دریافتها و پرداختهای شعبه از طریق او انجام میشود. هر روز میلیاردها تومان پول از زیر دست …
🔺اگر میخواهید خلاق باشید، بهجای دنبال کردن هدف، رسالتتان را پیدا کنید؛ هدف شما را به موفقیت میرساند، اما رسالت شما را به خلق کردن.
#خلاقیت
#مدیریت_منابع_انسانی
🟣 @arghavanmoridi_ir
🔺چند تا از کارهای منابع انسانی که میتونی با هوش مصنوعی انجام بدی:
📄 غربالگری رزومهها
با Manatal میتونی رزومهها رو سریعتر بررسی کنی.
📅 هماهنگی مصاحبهها
با Calendly زمان مصاحبهها رو بدون رفتوبرگشت تنظیم کن.
💬 پاسخ به سوالات پرتکرار کارکنان
با ChatGPT میتونی به سوالات تکراری درباره مرخصی، قوانین و فرآیندها جواب بدی.
📊 تهیه گزارشهای منابع انسانی
با Power BI گزارشها و داشبوردهای مدیریتی رو سریع آماده کن.
📉…
🔺هوش مصنوعی جای HR رو نمیگیره؛
کارهای تکراری رو کم میکنه تا منابع انسانی روی جذب، نگهداشت و توسعه آدمها تمرکز کنه!
#هوش_مصنوعی
#مدیریت_منابع_انسانی
🟣 @arghavanmoridi_ir
🔺جذب استعداد، یکی از مهمترین و اثرگذارترین فرآیندهای مدیریت سرمایه انسانی است. موفقیت هر سازمان در آینده، تا حد زیادی به توانایی آن در شناسایی، جذب و حفظ افراد توانمند وابسته است.
با این حال، انتخاب افراد مناسب صرفاً به بررسی رزومه یا مهارتهای فنی محدود نمیشود؛ بلکه نیازمند تعریف شاخصهای دقیق، فرآیندهای حرفهای ارزیابی و تصمیمگیری مبتنی بر شایستگی است. جذب نیروهای مستعد، علاوه بر صرف زمان، مستلزم سرمایهگذاری ما…
🔺 ۵ اشتباهی که مدیران فروش حرفهای هرگز مرتکب نمیشوند!
بسیاری از مدیران فروش تصور میکنند مشکل تیم فروش، کمبود فروشنده یا بازار ضعیف است؛ اما در واقع، مشکل اغلب به شیوه مدیریت فروش برمیگردد.
اگر مدیر فروش هستید، این ۵ اصل را همیشه به خاطر بسپارید:
۱. افراد را فقط براساس رزومه استخدام نکنید.
مهارت فروش قابل آموزش است، اما پشتکار، مسئولیتپذیری و انگیزه، ویژگیهایی هستند که بهسختی آموزش داده میشوند.
۲. هدف تعیین …
🔺چرا بهترین عملکرد در مصاحبه، لزوماً به بهترین استخدام ختم نمیشود؟
یکی از رایجترین اشتباهات مدیران این است که عملکرد یک فرد در جلسه مصاحبه را معادل عملکرد او در محیط کار میدانند.
در حالی که این دو، دو مهارت کاملاً متفاوت هستند.
مصاحبه یک موقعیت کنترلشده است؛ فرد از قبل خودش را آماده میکند، بهترین مثالهایش را انتخاب میکند و تلاش میکند تصویری ایدهآل از خودش ارائه دهد.
اما محیط کار، جایی است که رفتار واقعی افر…
🔺۵ اشتباه رایج مدیران در انگیزهسازی که بیسروصدا تیم را نابود میکند!
بیشتر مدیران تصور میکنند انگیزه را میتوان با افزایش حقوق، پرداخت پاداش یا چند جمله تشویقی ایجاد کرد. اما واقعیت این است که انگیزه، چیزی نیست که بتوان آن را خرید؛ بلکه حاصل تجربهای است که کارکنان هر روز در محیط کار زندگی میکنند.
جالب است بدانید یکی از مهمترین دلایل کاهش بهرهوری و ترک شغل، کمبود استعداد یا توانایی کارکنان نیست؛ بلکه از بین رف…
👍3❤🔥1
Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @arghavanmoridi_ir. 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 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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
1
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
1
vacant every time we have ever looked
@arghavanmoridi_ir named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all. A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@arghavanmoridi named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
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.
تسهیلگری در زندگی @gildaborojerdi · 28,557 Telegram ranks this channel #41 of 69 here — alongside 68 others — read 9 September 2026
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list 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 16 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“مرجع مدیریت منابع انسانی ایران” (@arghavanmoridi_ir), 2,823 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/arghavanmoridi_ir.
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.