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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 55% 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
15 measurements spanning 42 days, net +58. 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 7,518–7,595 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
16 Sept 2026, 18:41
7,586
+37
12 Sept 2026, 12:55
7,549
-5
8 Sept 2026, 06:37
7,554
+1
3 Sept 2026, 02:23
7,553
+8
31 Aug 2026, 03:03
7,545
+18
28 Aug 2026, 03:34
7,527
-3
24 Aug 2026, 18:56
7,530
-3
21 Aug 2026, 04:43
7,533
-1
18 Aug 2026, 12:54
7,534
-9
15 Aug 2026, 10:18
7,543
+5
11 Aug 2026, 22:22
7,538
+3
9 Aug 2026, 08:51
7,535
+6
6 Aug 2026, 06:18
7,529
+1
6 Aug 2026, 03:06
7,528
no change
6 Aug 2026, 01:53
7,528
first reading
Engagement
21 posts held, back to 29 November 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 17 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
15.2%
avg views ÷ 7,586 subscribers
Avg views / post
1,150
1 post measured
Reaction rate
0.87%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 21 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 27 August 2026
Posts held
21 (29 November 2025 – 27 August 2026)
Views total
1,150
Reactions total
10
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
28 Aug 2026, 22:03 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
Video runtime
1m 06s
Average length
1m 06s
Measured directly from 1 video 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
568 reactions across 20 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 47.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
271
47.7%
💔
128
22.5%
🔥
56
9.86%
😭
26
4.58%
👏
25
4.40%
👍
19
3.35%
🙏
11
1.94%
🥰
11
1.94%
🕊
9
1.58%
🤩
4
0.704%
🎉
3
0.528%
😎
3
0.528%
🆒
1
0.176%
💯
1
0.176%
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 568 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 29 November 2025 to 27 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.
با همکاری انجمن علمی مدیریت دانشگاه صنعتی شریف و صندوق توسعه فناوری ایرانیان
۱۵ دقیقه برای معرفی استارتاپت؛ شاید نقطه شروع مرحله بعدی رشد باشد.
اگر استارتاپ شما در حوزه هوش مصنوعی یا فینتک فعالیت میکند، در رویداد «۱۵ دقیقه طلایی» فرصت دارید کسبوکارتان را بهصورت حضوری برای صندوق توسعه فناوری ایرانیان Pitch کنید.
در این برنامه:
🔹 ۱۵ دقیقه برای ارائه و پرسشوپاسخ حضوری در غرفه خواهید داشت.
🔹 تیمهای منتخب به جل…
بر اساس گزارشهای منتشرشده در فضای دانشجویی، گفته میشود پرنیان خدابخشی، دانشجوی ورودی سال ۱۴۰۲ رشته مهندسی مواد، توسط نیروهای امنیتی بازداشت شده است. از محل نگهداری و شرایط وی خبری در دسترس نیست.
🆔 @Sharif_Senfi
Forwarded from @sharif_scientific_associationsVideo
«فریادمان را نشنیدید؛ از سکوتمان بترسید…»
قلم در دست گرفتیم تا بیانیهای در محکومیت جنایات و کشتار اخیر بنویسیم، اما از فرط استیصال کلام در برابر توحش، قلم بر زمین نهادیم. جایی که حقیقت سلاخی میشود، سخن به بیراهه نمیفرستیم.
ما را دیگر با شما، زبان گفتوگو نیست.
👥 مجمع انجمنهای علمی دانشگاه صنعتی شریف
🔥 @sharif_scientific_associations
🔴 اطلاعیه لغو رویداد Marketing Sparks
🔸 با توجه به وضعیت این روزها و مجازی شدن دانشگاه، اجرای رویداد Marketing Sparks در زمان اعلامشده امکانپذیر نخواهد بود. به همین دلیل، این رویداد فعلاً لغو میشود و برگزاری آن به زمان دیگری موکول خواهد شد.
🔹 تعداد زیادی از دانشجویان برای حضور در این رویداد برنامهریزی کرده بودند و تدارکات فراوانی دیده شده بود و هدف این رویداد نیز دقیقاً شکل دادن یک فضای حرفهای برای یادگیری، گف…
📌 پیدا کردن جای درست، نه بزرگ شدن
روایت رقابت تیم کوچک با بازیگران بزرگ
🎓 در این جلسه، میزبان جناب آقای حمید نوری هستیم؛ مدیر ارشد بانکداری دیجیتال بانک خاورمیانه (مدیر نئوبانک بانکینو) و دانشآموخته مهندسی صنایع دانشگاه صنعتی شریف. گفتوگویی درباره اینکه یک تیم کوچک چگونه میتواند در میدانهای رقابتیِ پرقدرت، جای درست خود را پیدا کند؛ از انتخاب زمین بازی و تمرکز استراتژیک تا ساخت مزیت، تصمیمهای کلیدی و دوام آوردن …
📌 چالشهای مدیریت عملیات و زنجیره تأمین در اسنپفود
🎓 در این جلسه، با حضور منصور موفقپور، مدیر لجستیک اسنپفود و پیمان ریاضیخواه، دایرکتور عملیات دلیوری اسنپفود، از نزدیک به پشتصحنهی عملیات و لجستیک یکی از بزرگترین پلتفرمهای سفارش غذا در ایران نگاه میکنیم؛ از تصمیمگیریهای روزمره در مقیاس بزرگ تا چالشهای زنجیره تأمین، کیفیت سرویس، ظرفیتسازی و مدیریت عدمقطعیت در عملیات.
🎤 این نشست به میزبانی دکتر علی فتح…
Marketing Sparks | Data • Creativity • Growth ✨
رویداد Marketing Sparks یک گردهمایی برای علاقهمندان و فعالان بازاریابی است؛ جایی برای شنیدن تجربههای واقعی از دل بازار، مرور مسیرهایی که با داده و خلاقیت به رشد منجر شدهاند و گفتوگو درباره اینکه مارکتینگ در ایران و جهان به کدام سمت میرود.
این رویداد فرصتی ارزشمند برای یادگیری از بهترینهای حوزه بازاریابی، دریافت بینشهای کاربردی و البته شبکهسازی با افراد حرفهای…
بالاخره جشن یلدای گرم و صمیمی دانشکده مدیریت و اقتصاد 🌙🍉
یلدا بهانهای است برای دورهمی، گفتوگو، خاطره و ساختن یک شب بهیادماندنی در کنار خانواده بزرگ دانشکده مدیریت و اقتصاد دانشگاه صنعتی شریف.
🔶 ویژه خانواده دانشکده (دانشجویان، دانشآموختگان، اساتید و همکاران)
🔷 بخشهایی از جشن:
🔸 موسیقی زنده
🔹 پذیرایی یلدایی
🔸 خاطرهگویی اساتید
🔹 مسابقات و بخشهای تعاملی
📍 سالن آمفیتئاتر دانشکده مدیریت و اقتصاد
🗓 ۷ دی ۱۴۰۴
🕰 …
🎓 انجمن علمی دانشجویی مدیریت شریف برگزار میکند:
📌 کاربردهای نوین هوش مصنوعی در فایننس
در این نشست تخصصی، درباره روندهای روز هوش مصنوعی در بازارهای مالی، تجربه کار در داخل و خارج از کشور و نمونههای واقعی استفاده از AI در فایننس صحبت خواهد شد.
شرکتکنندگان ضمن آشنایی با کاربردهای عملی هوش مصنوعی در تحلیل و تصمیمگیری مالی، میتوانند پرسشهای خود را در بخش پرسش و پاسخ مطرح کنند.
سخنران:
دکتر شایان دشمیز
دکترای فای…
🎙 چارسوق HBR: «مدیریت خود»
قسمت اول
▫️انرژیات رو مدیریت کن، نه زمانت رو!
▪️شغل خودت رو پس بگیر ...
مدیر مسئول: علیرضا سامانی
سردبیر پرونده: محمدعلی الهدادی
گوینده و نویسنده آیتم اول: فاطمه سروری
گوینده و نویسند آیتم دوم: محمدعلی الهدادی
میزبان و تدوین: رضا مسلمی
🎙 چارسوق HBR را میتوانید از یوتیوب یا کستباکس چارسوق بشنوید.
🔗 برای همکاری با چارسوق، با ما در ارتباط باشید.
▫️▫️▫️▫️▫️
⚪️ پادکست چارسوق
⚪️ ان…
به مناسبت هفته پژوهش، دانشکده مدیریت و اقتصاد شریف از تاریخ ۲۹ آذر ماه ۱۴۰۴ الی ۳ دی ماه ۱۴۰۴ برنامههای پژوهشی متنوعی را برگزار خواهد کرد.
🔗 لینک ثبتنام
🔗 جزییات برنامه
🪧پول دیجیتال بانک مرکزی و انتقال سیاست پولی
📆۲۹ آذر
👤دکتر داوودالحسینی
📍سالن مادیران
🪧اثرات اقتصادی سدسازی
📆 ۳۰ آذر
👤دکتر سعید تجریشی
📍سالن مادیران
🪧پژوهش در مطالعات سازمان: معرفی مرکز پژوهشی مطالعات انسان، سازمان و اجتماع
📆 ۱ دی
👤دکتر شادنام، د…
🔥6❤2
Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @management_sharif. 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 8 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.
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.
برنامه ریزی رایگان مطالعه زبان ارشد و دکتری @GeneralEnglishPlan · 32,407 Telegram ranks this channel #75 of 90 here — alongside 89 others — read 5 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.
“انجمن علمی دانشجویی مدیریت شریف” (@management_sharif), 7,586 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/management_sharif.
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.