Le professeur Friston jette un pavé dans la mare

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Alors que la menace du COVID-19 s’estompe rapidement et que les dommages causés par les mesures expérimentales de “verrouillage” prises par les gouvernements dans un contexte de panique, sont absolument terrifiantes, certains experts se posent une question importante : pourquoi les pays ont-ils obtenu des résultats si différents en termes de décès dus au coronavirus ?
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Les réponses à cette question ne plairont pas aux grosses têtes qui ont imposé une version officielle de confinement obligatoire alors que la science médicale ne le recommandait nullement.
Il s’avère aujourd’hui qu’un pourcentage important de la population n’a jamais été impacté par ce virus. En d’autres termes, la menace était complètement exagérée et les politiques de verrouillage et de distanciation sociale n’ont jamais été fondées sur la réalité.
Le professeur Karl Friston est un expert en modélisation informatique, mondialement reconnu pour ses contributions aux neurosciences. Il a appliqué son approche de “modélisation causale dynamique” à la pandémie du Covid-19 et a obtenu des résultats surprenants.
Quels sont-ils ?
– Les différences entre les pays ne sont pas principalement dues aux actions des gouvernements, mais à des différences “intrinsèques” entre les populations.
– Nous ne comprenons pas encore totalement ce qui le justifie, bien qu’il existe des théories allant des niveaux de vitamine D aux différences génétiques.
– Dans chaque pays, il semble qu’une partie de la population ne soit “même pas dans le jeu”, c’est-à-dire qu’elle n’est pas sensible au Covid-19. Cela varie énormément d’un pays à l’autre.
– Au Royaume-Uni, le professeur Friston estime que cette part est d’au moins 50% et probablement plus de 80%.
– Les résultats similaires de mortalité entre la Suède (pas de verrouillage) et le Royaume-Uni (verrouillage) s’expliquent mieux par le fait qu’en réalité il n’y avait pas de différence – l’impact du verrouillage légal dans les modèles du professeur Friston “disparaît littéralement”.

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