СводкаГлавные показатели канала за выбранный период. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика. Наведите на диаграмму плитки, чтобы увидеть число в каждой точке периода.
Главные числа
ПодписчикиСколько подписчиков у канала сейчас. Волна — число подписчиков в каждой точке периода. Изменение — к началу периода.22 692▲ 0,7 %+160 за период
ПросмотрыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших за период. Это не просмотры за день: сколько посмотрели вчера, MAX не сообщает.173 543▲ 1,0 %было 174 315
РеакцииСколько реакций у постов, вышедших за период.1 746▲ 29,6 %было 1 367
УпоминанияСколько раз канал упомянули другие каналы: ссылки и репосты, без рекламных постов. Чем крупнее круг, тем больше упоминаний в этой точке периода.58▼ 19,2 %было 72по подписке
РепостыСколько раз другие каналы сделали репост постов этого канала (без рекламных постов). Репосты входят и в число упоминаний.26▼ 3,4 %было 27после входа
Средний охват постаСколько просмотров в среднем набирает один пост. Считаем по постам старше двух суток: у свежих просмотры ещё растут. Точки, где есть свежие посты, — пунктиром и полыми кружками: охват всех постов на сейчас, он ещё вырастет.3 489▼ 13,9 %было 4 054
ERRКакая доля подписчиков видит средний пост: средний охват ÷ подписчики × 100 %. Линия — ERR в каждой точке периода, пунктир — ERR прошлого такого же периода. Точки с постами моложе двух суток — полые кружки на пунктирном конце линии.15,4 %▼ 2,6 п. п.пунктир — было 18,0 %
Вовлечённость ERКак часто читатели реагируют на посты: реакции ÷ просмотры × 100 %. Засечка на полосе — прошлый период.1,01 %▲ 0,2 п. п.
было 0,78 %
Постов в деньСколько публикаций в среднем выходит за день. Клетка — точка периода: чем темнее, тем больше постов в день.7,9▲ 29,8 %было 6,1
Доля рекламыКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества: до 10 % — низкая, до 25 % — умеренная, до 50 % — высокая, дальше — очень высокая. Рост доли отмечается красным.2,5 %▼ 0,9 п. п.
ДинамикаСверху — число подписчиков на конец каждой точки периода, снизу — прирост за точку: зелёный — подписчиков стало больше, красный — меньше. Над графиком прироста — самый большой прирост и самая большая убыль. Сколько подписалось и отписалось по отдельности, MAX не сообщает.
Рост аудитории
+160подписчиков за период
+35 самый большой прирост · 15 окт 2026
Оценка каналаОценка канала от 0 до 100 из пяти частей: аудитория, честность роста, рекламная нагрузка, доверие и достоверность расчёта. Полоса — сколько баллов часть набрала из своего максимума. Индекс пересчитывается каждую ночь; каналы сравниваются с похожими — той же категории и размера.
Министерства и ведомства, 20–100 тыс. подписчиков · каналов в группе: 35
ОхватыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших в каждой точке периода (а не просмотры за день). Подписан рекорд; точка с сегодняшним днём бледнее — день ещё идёт. Средний охват поста — по постам старше двух суток.
Просмотры и охват
173 543просмотров за период▲ 1,0 %
Средний охват поста — 3 489 просмотров (посты старше двух суток).
ВовлечённостьER — реакции, делённые на просмотры, в процентах — у постов каждой точки периода. Пунктир — ER за весь период. Изменение — в процентных пунктах к прошлому такому же периоду.
Вовлечённость подписчиков
1,01 %ER = реакции ÷ просмотры▲ 0,2 п. п.
ER каналав среднем за период
ЦитируемостьИндекс цитируемости (ИЦ) — насколько часто и какими каналами упоминают этот канал за последние 30 дней, без рекламных постов. Уровень — место среди похожих каналов. Линия — ИЦ в каждой точке периода (в неделе и месяце — средний за её дни).
РитмСколько постов в среднем выходит в каждый час каждого дня недели, время московское: чем темнее клетка, тем больше публикаций. «Лучшее время» — часы, в которые у постов старше двух суток самый высокий средний охват.
Когда и сколько публикует
ПнВтСрЧтПтСбВс
036912151821
Лучшее время:09:0018:00часы, в которые у постов самый высокий средний охват
ФорматыИз чего состоит лента. У каждого поста один формат — по старшинству: репост, видео, фото, ссылка, текст. Полоса и проценты — доля постов формата; справа — средний охват одного поста формата (по постам старше двух суток), полоска — сравнение с самым просматриваемым форматом.
ПубликацииКаждая точка — пост за период: по горизонтали — дата выхода, по вертикали — просмотры, размер точки — реакции, цвет — формат. Так видно хиты, провалы и то, как меняется охват. У крупных каналов показаны 100 самых просматриваемых постов и равномерная выборка остальных — не больше 1 500 точек.
Каждый пост — точка
Выше — больше просмотров, крупнее — больше реакций. Нажмите на точку, чтобы открыть пост.
ВидеоФотоДругоеразмер — реакцииПриближение — кнопками «+» и «−», щипком или Ctrl + колесо мыши; приближенный график сдвигается перетаскиванием
СводкаИтоги выбранного периода: сколько вышло публикаций, сколько у них сейчас просмотров и реакций и средний охват поста. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни, а не просмотры за день. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика.
Итоги периода
Нажмите на показатель — ниже он появится по точкам периода
Просмотрысегодня — день ещё идётТочки с постами моложе двух суток — бледные с пунктиром: их просмотры ещё растут.
РекламаКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Детектор осторожный, поэтому настоящая доля обычно выше. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества. Ниже — средний охват рекламного и обычного поста и кого рекламирует канал (сайты, на которые ведут ссылки из рекламы).
Что работаетПосты периода с наибольшим числом просмотров. Полоса — просмотры относительно первого места. Превью — картинка поста, у поста без картинки — аватар канала. Просмотры — сколько у поста сейчас.
РитмСколько постов вышло в каждый день периода (бледные столбики) и среднее за 7 дней (линия): видно, разгоняется канал или затихает. Сегодняшний день ещё идёт, поэтому среднее для него считается по вчерашний день.
Публикации по дням
Бледные столбики — дни, линия — среднее за 7 дней: видно, разгоняется канал или затихает
Публикации за деньСреднее за 7 дней
Данные обновлены в 21:36 по Москве. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни; средний охват — по постам старше двух суток.
Как считается индекс качества
🧑🏫 Ученые создали промышленный распылитель нового поколения
В Пензенском государственном университете (ПГУ) разработали и запатентовали аппарат для распыления жидкостей и порошкообразных материалов, который может значительно повысить эффективность различных производственных процессов. Технология позволяет формировать предельно мелкую дисперсию распыляемой среды за счет увеличения скорости вылета струи. По мнению ученых, разработка найдет применение в металлообработке, системах охлаждения, пылеподавлении в шахтах и в пожаротушении.
✍️ Почему это важно?
Процесс распыления широко применяется в различных сферах — от бытовых нужд до сложных промышленных технологий. Одним из ключевых параметров является дисперсность частиц, то есть степень их измельченности. Чем мельче капли, тем выше эффективность процесса.
⚙️ Как это работает?
Ученые создали устройство, которое позволяет увеличить скорость вылета среды на 20–40% в зависимости от давления подаваемого воздуха, при этом сохраняя высокую степень дисперсности.
Принцип работы основан на использовании вихревых потоков. В конструкции предусмотрена вихревая камера, которая закручивает поток воздуха. Специальная геометрия соплового канала обеспечивает максимальную скорость вылета струи — он расположен по касательной под углом 20° относительно оси вращения вихревой камеры.
Внутренняя поверхность дна вихревой камеры выполнена из гидрофильного материала и расположена под углом 30° к нижней поверхности камеры. Так удается снизить затраты энергии струи на эжектирование среды и дополнительно увеличить скорость вылета.
Результаты
Разработчики отмечают, что аппарат способен работать не только с водой, но и с различными растворами, суспензиями и агрессивными средами, а также с порошкообразными материалами. Для оценки степени дисперсности исследователи использовали оптические методы: распыленную жидкость наносили на предметные стекла, смазанные маслом, и оценивали количество и размер образовавшихся капель под микроскопом. Испытания подтвердили, что скорость вылета среды действительно увеличилась на 20–40%, а дисперсность соответствует заданному уровню.
🛑 Что дальше?
По оценкам авторов, новую разработку можно будет эффективно использовать в металлообработке для испарительного охлаждения зоны резания, в системах кондиционирования и других испарительных устройствах для повышения их энергоэффективности, а также для пылеподавления в горных выработках и шахтах.
🧑🔬 Ученые научились обнаруживать палладий в сложных химических смесях
В лаборатории металлокомплексных и наноразмерных катализаторов Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН (ИОХ РАН) разработали систему детекции палладийсодержащих ионов в масс-спектрах высокого разрешения с помощью графовых алгоритмов и сверточных нейронных сетей.
Палладий играет важнейшую роль в органическом катализе, но вместе с тем нередко выступает загрязнителем в лабораторных и природных образцах. Даже следовые количества этого металла могут повлиять на ход химической реакции и привести исследователей к неверным выводам, если истинная причина наблюдаемых результатов останется незамеченной. Поэтому важно уметь обнаруживать палладий в химических системах и объектах окружающей среды, особенно при низких концентрациях.
🔬 Как работает система? Обработка масс-спектра происходит в два этапа. Сначала графовый алгоритм разделяет спектр на группы пиков, соответствующих отдельным ионам и образующих характерные паттерны. Затем нейронная сеть оценивает вероятность присутствия палладия в каждом из них.
Таким образом, система не просто определяет наличие металла в образце, но и указывает, какие именно сигналы масс-спектра соответствуют палладийсодержащим ионам.
🧪 Где будет полезно? При исследовании химических реакций методика позволяет отслеживать изменения в составе и интенсивности сигналов палладийсодержащих частиц с течением времени и получать информацию о механизмах протекающих превращений. 📈 Какие преимущества? Методика повышает точность и автоматизацию анализа и, по сути, превращает обычный прибор в высокопроизводительный «сканер элементов».
💻 Что в перспективе? Ученые отмечают, что архитектуру системы возможно расширить, обучив ее выявлять и другие металлы.
Работа выполнена при поддержке Минобрнауки России.
🔬 Международная группа ученых провела флористико-систематическое исследование диатомовых водорослей крупнейшего пресного водоема Эфиопии
Исследователи Института биологии внутренних вод им. И.Д. Папанина РАН, Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН (Россия) и Университета Бахир Дар (Эфиопия) выявили 67 новых для флоры озера Тана видов диатомовых водорослей.
Озеро Тана — исток реки Голубой Нил — объект многолетних гидробиологических исследований. Однако работы по фитопланктону, включая диатомовые водоросли (Bacillariophyta), были ограничены. Фрагментарность данных не позволяла ученым составить целостную картину видового состава водорослей водоема, который играет ключевую роль в экосистеме региона.
🪸 Что сделали ученые? Применили метод сканирующей электронной микроскопии и выявили 128 видов и разновидностей диатомовых водорослей из 46 родов. Из них 67 таксонов оказались новыми для флоры водоема, а 43 формы определены только до родового ранга. Также ученые обнаружили представителей 14 родов, новых для флоры озера.
🔎 Результаты: Полученные данные не только обогащают мировую базу по диатомовым водорослям, но и имеют важное значение для мониторинга экологического состояния озера, которое испытывает возрастающую антропогенную нагрузку.
💧 Где будут полезными? В фундаментальных исследованиях биоразнообразия пресноводных экосистем Восточной Африки, палеоклиматических и палеоэкологических реконструкциях на основе диатомового анализа донных отложений, а также в системе мониторинга качества воды озера Тана и Голубого Нила.
Глава Минобрнауки России Валерий Фальков и глава Минпросвещения России Сергей Кравцов провели рабочее совещание, посвященное развитию генетического образования в школах
Для комплексного решения задач ускоренного развития генетических технологий в стране реализуется Федеральная научно-техническая программа развития генетических технологий. Ее партнером выступает ПАО «Нефтяная компания «Роснефть», которая уделяет большое внимание внедрению научной составляющей в школах и университетах.
Напомним, Президентом России Владимиром Путиным поручено создать отдельные учебные курсы и дисциплины (модули) в области генетики для школ.
Как пояснил советник главного исполнительного директора «Роснефти» по работе с высокотехнологичными проектами, известный популяризатор науки Константин Северинов, людям необходимо понимать, что такое ген, как работают вакцины и что означает аббревиатура ГМО. Для достижения этой цели как раз могут быть использованы короткие игровые модули для внеурочных занятий и методические материалы, которые помогут учителям доступно объяснять сложные темы.
Все озвученные предложения по развитию генетического образования в школах будут рассмотрены рабочей группой, в которую входят представители Минобрнауки, Минпросвещения, «Роснефти», научных организаций и университетов. Результаты планируется представить Совету по реализации Федеральной научно-технической программы развития генетических технологий.