par Kit Knightly
La semaine dernière, il a été rapporté que l’État australien de Victoria pourrait envisager d’imposer le port de masques «permanents» afin d’atteindre le «zéro-covid».
Il n’est pas nécessaire d’évoquer les implications d’une telle loi sur la liberté individuelle, ni les preuves quasi infinies de l’inefficacité des masques pour prévenir la transmission des maladies respiratoires.
Ils ne fonctionnent pas, ils n’ont jamais fonctionné. Les rendre obligatoires était une manœuvre politique destinée à faire passer la fausse «pandémie» de Covid pour une réalité, et leur utilisation continue est un symptôme de lavage de cerveau ou un sous-produit du signalement chronique des vertus.
Le débat sur les masques, tel qu’il était, est terminé.
Non, le seul aspect de ce développement qui mérite d’être évoqué est la «preuve» utilisée pour soutenir la position – et croyez-moi, les citations sont tout à fait justifiées.
L’«étude» qui prétend démontrer les avantages du masquage permanent a été publiée dans le Medical Journal of Australia la semaine dernière et s’intitule «Utilisation cohérente du masque et épidémiologie du SARS-CoV-2 : une étude de modélisation de simulation».
L’expression «étude de modélisation de simulation» est très importante. Pour ceux qui ne le savent pas, les «études de modélisation par simulation» consistent à introduire des données dans un programme informatique, puis à lui demander de formuler des conclusions.
Il est évident que la fiabilité et l’utilité de ces études dépendent des données utilisées. En fait, il est très facile de leur faire produire n’importe quel résultat en introduisant les «bonnes» (mauvaises) données.
Dans cette étude de modélisation particulière, on a commencé par dire à l’ordinateur que les masques en tissu réduisaient la transmission de 53% et que les respirateurs la réduisaient de 80% :
Les rapports de cotes pour le risque relatif d’infection pour les personnes exposées à une personne infectée (portant un masque ou non) ont été fixés à 0,47 pour les masques en tissu et les masques chirurgicaux et à 0,20 pour les respirateurs.
En gros, ils ont dit à leur ordinateur que les masques prévenaient les maladies… puis ils ont dit : «Ok, ordinateur, puisque tu sais maintenant que les masques préviennent les maladies, que se passerait-il si tout le monde les portait en permanence ?»
L’ordinateur leur a alors répondu – évidemment – que personne ne tomberait malade.
Parce qu’ils ont fait en sorte qu’il lui soit logiquement impossible de dire autre chose.
Mais ce n’est pas tout.
L’intérêt suivant est de savoir d’où ils ont tiré leurs données d’entrée.
Après tout, des dizaines d’études ont été réalisées sur les masques au fil des ans, et 98% d’entre elles affirment que les masques ne fonctionnent pas.
Alors, nos hommes ont-ils choisi un essai de contrôle en temps réel révisé par des pairs et reposant sur des résultats en double aveugle testés en laboratoire ?
Peut-être l’un de la douzaine d’essais de ce type énumérés dans notre article sur les 40 faits ?
Ont-ils fait une moyenne des résultats de plusieurs études ?
Non, ils ont utilisé une enquête téléphonique.
Une seule enquête téléphonique.
Cette enquête téléphonique, publiée l’année dernière et réalisée à la fin de l’année 2021.
Dans cette ahem «étude scientifique», ils ont demandé à des personnes d’appeler au hasard ceux qui avaient récemment été testés pour le «Covid», leur ont demandé «avez-vous porté un masque ?» et ont ensuite publié la conclusion – «les masques réduisent la transmission de 53%» – comme si elle signifiait quelque chose.
Il est intéressant de noter que si l’on fait défiler la page jusqu’à la section «affiliations», on constate que l’un des auteurs bénéficie d’une subvention de Pfizer.
Ce qui est encore plus troublant – et qui, pour une raison quelconque, n’est pas mentionné comme un conflit d’intérêts – c’est que l’ensemble de l’étude a été produite par le California Board of Public Health.
La Californie avait déjà mis en place le port du masque depuis près d’un an avant que cette «étude» ne soit lancée.
Il ne s’agit pas de «science», mais d’un modèle informatique basé sur les résultats d’une enquête téléphonique subjective menée par une agence gouvernementale ayant un intérêt direct. Ce modèle est totalement dénué de sens, et pourtant il est publié dans des revues et cité par des «experts», peut-être même utilisé comme base pour l’introduction de nouvelles lois.
C’est ainsi que fonctionne «The ScienceTM». Et, bien que le covid ait peut-être ouvert les yeux de nombreuses personnes à ce sujet, ce problème est loin d’être unique au covid. Il est tout aussi probable que ce type de «recherche» soit publié sur n’importe quel sujet – en particulier ceux qui servent un objectif politique – et ce, depuis des années, voire des décennies.
John Ioannidis, professeur de médecine factuelle à Stanford, a écrit un article intitulé«Why Most Published Research Findings Are False» (Pourquoi la plupart des résultats de recherche publiés sont faux), et ce dès 2005.
Cela n’a rien à voir avec la «pandémie» et tout à voir avec la différence entre la science et «la science». Examinons donc cette distinction.
La «science» est une approche du monde. Une méthode rationnelle pour recueillir des informations, tester de nouvelles idées et tirer des conclusions fondées sur des preuves.
La «science» est une industrie autonome d’universitaires qui ont besoin d’emplois et de faveurs.
Il s’agit d’une relation permanente de contrepartie entre les chercheurs – qui veulent des honneurs, des titres de chevalier, la titularisation, des contrats de livres, des subventions de recherche et être la tête pensante populaire qui explique des idées complexes aux multitudes à la télévision – et les entreprises, les gouvernements et les «fondations caritatives» qui ont tout cela à leur disposition.
Ce système ne produit pas de recherches destinées à être lues, il crée des titres que les célébrités peuvent tweeter, des liens que les «journalistes» peuvent intégrer, des sources que d’autres chercheurs peuvent citer.
Une illusion de justification solide qui s’effondre dès que l’on lit les mots, que l’on examine la méthodologie ou que l’on analyse les données.
Des enquêtes auto-déclaratives, des données manipulées, des «études de modélisation» qui produisent des résultats préétablis. Des auteurs affiliés payés par l’État ou des entreprises pour fournir des «preuves» à l’appui d’hypothèses très rentables ou politiquement commodes.
Cette étude sur les masques en est le parfait exemple.
Des couches de rien qui s’entrelacent pour donner l’impression qu’il y a quelque chose.
C’est la raison pour laquelle ils veulent que vous fassiez confiance à cette étude plutôt que de la lire.
source : Off Guardian via Aube Digitale
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Source : Lire l'article complet par Réseau International
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