Démonstration. Il y a une corrélation directe entre les réseaux 5G et les épidémies de «coronavirus»

Nous avions abordé la corrélation entre les cas de coronavirus et la présence de réseaux 5G. Ainsi, dans SYNDROME DU CORONAVIRUS: C'est beaucoup plus compliqué que ce qu’on dit, nous avions décrit COVID-19 comme étant le nouveau nom du   Syndrome d'hypertoxicité COVID-5G. 

Et dans PANDÉMIE CORONAVIRUS: un complot criminel international de proportions épiques, nous avons vu que le CORONAVIRUS, les CHEMTRAILS, les VACCINS, et la 5G sont des  schémas prémédités et organisés de dépopulation.  

La Pandémie de coronavirus est une MISE EN SCÈNE destinée à couvrir la crise de santé publique causée par le déploiement intensif de la 5G . 

Voici enfin une étude sérieuse qui démontre la relation très claire entre les épidémies de «coronavirus» et la présence de réseaux 5G. H. Genséric

La pandémie de COVID-19 et ses effets au début de 2020 ont surpris les scientifiques et les politiciens. Si une étude visant à comprendre le phénomène et pouvant par conséquent aider à clarifier les causes de la pandémie est réalisée, elle doit être promue et / ou prise en considération.

Il est à noter que, au moins en Espagne, les médias n'ont pas couvert les études scientifiques sur le sujet de la 5G, ni posé de questions au gouvernement à ce sujet dans les conférences de presse quotidiennes qu'il mène pour rendre compte de l'état de la situation. L'équipe de scientifiques conseillant le gouvernement espagnol n'a pas non plus soulevé cette question.

Il est de bon sens que la capacité de démontrer cette corrélation serait des données très importantes pour contribuer à la compréhension et à la solution du problème.

Objectif

Évaluer s'il existe une corrélation entre les cas de coronavirus et la présence de réseaux 5G. Sans entrer pour le moment dans des approches de cause à effet ultérieures en cas de résultats positifs. Étant donné qu'il existe un échantillon statistique suffisamment grand, il est possible que les résultats obtenus aient un haut niveau de fiabilité.

matériel et méthodes

L'étude a bénéficié du matériel statistique officiel publié quotidiennement, qui est un outil de base et précieux. Il convient de noter que dans ces publications, la méthodologie utilisée pour compter les cas d'infections à coronavirus ne fournit généralement pas de données réelles. En Espagne et dans de nombreux autres pays, il n'a pas été calculé car il n'y a pas suffisamment de tests pour de telles analyses. Cependant, cela ne modifie pas les résultats de cette étude car elle est basée sur la méthode d'infection comparative plutôt qu’absolue. Par conséquent, afin d'éviter les erreurs statistiques, nous comparerons la valeur de densité des cas confirmés de coronavirus (exprimée en nombre de cas pour 1000 habitants) au lieu des valeurs absolues. Étant donné que le critère de comptage utilisé par les autorités sanitaires dans le même État ou la même ville est le même, la comparaison des valeurs publiées pour différentes villes ou régions sera également fiable pour les statistiques. Les comparaisons entre différents pays de cas confirmés, à l'exclusion des cas asymptomatiques, seront également fiables. L'exception possible d'un pays non transparent qui pourrait manipuler la publication de ses données échappe au contrôle de cette étude.

La méthode utilisée a été de comparer l'incidence (nombre de cas pour 1000 habitants) entre pays avec et sans technologie 5G. Entre régions d'un même pays avec et sans technologie 5G. Entre villes du même état avec et sans technologie 5G. Entre différents quartiers d'une même ville avec la carte du réseau 5G de cette ville. Comparaison d'États avec des frontières communes avec et sans technologie 5G. Comparer le cas d'un État inclus dans un autre, comme c'est le cas de Saint-Marin.

- Les données de chaque carte ont été prises le même jour. Résultats graphiques et données publiés ci-dessous:

1  Graphique des 9 pays avec le plus d'infections dans le monde.

2 Graphique et taux d'infection des 5 pays avec la plus forte incidence en Europe.

3  Graphique et taux d'infection de 4 pays voisins à la même latitude: Portugal, Espagne, Italie, Grèce.

4   Saint-Marin: comparaison des taux d'infection avec l'Italie et la Croatie.

5   Italie: graphique d'incidence et réseau 5G.

6   Espagne: tableau de couverture 5G et taux d'infection.

7   Barcelone: ​​graphiques avec couverture 5G et taux d'infection.

8   Madrid: graphiques de couverture 5G et taux d'infection.

9   New York: carte d'incidence des coronavirus et réseau 5G.

10 «Effet frontière» entre le Mexique et les États-Unis.

11 Canada, États-Unis et Mexique: graphique des réseaux 5G et des taux d'infection.

12   Afrique: carte réseau 5G.

13   Golfe Persique: réseau 5G et bases militaires américaines.

14   Graphique et taux d'infection de la Chine et des pays voisins.

1. CARTE DES 9 PAYS AYANT LE PLUS D'INFECTIONS DANS LE MONDE

2. GRAPHIQUE ET TAUX D'INFECTION DES 5 PAYS AVEC LA PLUS FORTE INCIDENCE EN EUROPE

3. TABLEAU ET TAUX D'INFECTION DE 4 PAYS VOISINS À LA MÊME LATITUDE: PORTUGAL, ESPAGNE, ITALIE, GRÈCE

4. SAN MARINO: COMPARAISON DES TAUX D'INFECTION AVEC L'ITALIE ET ​​LA CROATIE

«Pourquoi Saint-Marin? Parce que la nature autonome de l'État et ses relativement peu de restrictions sur l'utilisation des radiofréquences en font l'endroit idéal pour tester les derniers développements en matière de connectivité des télécommunications.

"Telecom Italia a l'intention de doubler le nombre de ses sites mobiles dans le pays et installera en outre un réseau de petites cellules dans le centre de Saint-Marin." https://www.fircroft.com/blogs/s an-marino-set-to-become-the- first-5g-country-72001910124

5. ITALIE: Couverture 5G et taux d'infection

6. ESPAGNE: Couverture 5G et taux d'infection

Les données pour les villes avec 5G devraient être liées au nombre d'infections dans ces villes. Les données par ville n'étant pas disponibles, la comparaison a été faite avec les données des régions autonomes. Cela entraîne une dilution des données des capitales avec celles de leur région.

C'est pourquoi la comparaison dans les régions autonomes avec une ou deux provinces est plus significative: Estrémadure, Murcie, Madrid, Navarre, La Rioja, les îles Baléares, les Asturies ou les îles Canaries. Aussi en  Euskadi puisque les trois capitales ont la 5G.

7. BARCELONE: Couverture 5G taux d'infection

8. MADRID: Couverture 5G taux d'infection

9. NEW YORK: Couverture 5G et taux d'infection

10. EFFET FRONTIÈRE entre le Mexique et les USA

 

The average for the 4 US states is 0.242, which is over 2,000% more than Mexico.
The average for the US is 0.814 or 7.000% more than Mexico.

11. CANADA, USA ET MEXIQUE:  Réseaux 5G et TAUX d'infection

12. AFRIQUE: Couverture 5G et taux d'infection

13. GOLFE : Réseau 5G et bases américaines

14. CHINE et PAYS VOISINS: Couverture 5G et taux d'infection

Résultats et discussion

Pour savoir si le résultat obtenu est ou non celui d'un phénomène aléatoire, une analyse statistique des résultats d'une expérience doit être effectuée pour calculer la probabilité de survenance de l'événement. Le calcul de probabilité est obtenu en divisant le nombre de cas favorables par le nombre de cas possibles. Si le résultat montre qu'il ne s'agit pas d'un phénomène aléatoire, il montre une raison causale suffisante pour analyser les causes.

Pour éliminer toute erreur à la hausse, nous opterons toujours pour l'option numérique la plus conservatrice.

Calculons donc la probabilité de trois des exemples analysés ci-dessus.

(a) Probabilité que les 9 pays les plus contagieux de la planète soient des pays avec des réseaux 5G.

Il y a 194 pays sur la planète. Au 6 mars 2020, selon la GSMA, 24 pays disposaient de la technologie 5G.

Pr = 24/194 x 23/193 x 22/192 (neuf fois au total) = 0,1237 x 0,1191 x 0,1145 x 0,1099 x 0,1052 x 0,1005 x 0,0957 x 0,0909 x 0,0860 = = 1,47 x 10 (haut -9).

La probabilité est de 1 sur 680.000.000.

Si l'on inclut le Japon, qui a également la 5G et des taux d'infection similaires à ceux de la Corée du Sud… la probabilité est de 1 sur 8.500.000.000.

(b) Probabilité que les 5 pays les plus contagieux d'Europe disposent de réseaux 5G.

Il y a 49 pays en Europe, parmi lesquels il est actuellement difficile de savoir s'ils déploient actuellement la 5G, car il y en a 5 qui ont déclaré un moratoire, et beaucoup d'autres n'ont pas de réseaux opérationnels bien que les entreprises publient comme si elles étaient déjà opérationnelles lorsqu'elles ont signé des accords. Nous allons le calculer à la baisse, comme une option prudente, nous supposerons qu'environ 15 pays ont des systèmes 5G opérationnels.

Pr = 15/49 x 14/48 x 13/47 x 12/46 x 11/45 = 0,00157.

La probabilité est de 1 sur 637.

(c) Le cas de Saint-Marin est très significatif. Il est situé sur le territoire italien, avec une culture, une économie et un niveau social similaires, mais présente des taux d'infection beaucoup plus élevés. La seule différence est le temps d'exposition de ses citoyens au rayonnement 5G, car il a été le premier État au monde à mettre en œuvre une telle technologie le 4 septembre 2018, alors qu'en Italie c'était le 5 juin 2019. Cela ouvre la porte au débat sur l’influence probable de la 5G sur l'augmentation des taux d'infection.

Pr = 1/194 x 1/194.

La probabilité est de 1 sur 37636.

Ces chiffres sont suffisamment éloquents pour rendre inutile le calcul des autres cas.

Les résultats pour la ville de Barcelone (pp. 7-8) indiquent que les facteurs sociologiques n'ont pas une influence significative sur les taux d'infection, mais si nous voyons une relation claire avec la carte de couverture 5G, qui a ajouté à la couverture 4G, nous donne une corrélation entre la couverture mobile et la proportion de cas de coronavirus. Si davantage de données étaient disponibles, cette étude devrait être étendue à d'autres villes.

Résultats

1. Les résultats obtenus démontrent une relation claire et étroite entre le taux d'infections au coronavirus et l'emplacement de l'antenne 5G.

2. Cette étude n'analyse pas les effets bénéfiques ou nocifs sur les humains du rayonnement électromagnétique 5G. Cependant, cela indique une cause à effet possible dans la pandémie actuelle.

3. Un «effet frontière» est significatif, original et unique à cette pandémie: il présente des différences marquées entre les états contigus avec et sans installation 5G. il est particulièrement significatif que les pays limitrophes de la Chine aient des taux d'infection très faibles. On peut également comparer entre le Mexique et les USA ou entre le Portugal et l'Espagne, etc.

4. Le cas de Saint-Marin est particulièrement significatif. Il a été le premier État au monde à installer la 5G et, par conséquent, l'État dont les citoyens ont été exposés aux rayonnements 5G le plus longtemps et, de manière suspecte, le premier État au monde en nombre d’infectés. La probabilité que cela se produise est de 1 sur 37636.

5. Dans les villes étudiées, Madrid, Barcelone et New York, cette corrélation est également observée. Dans l'étude de la ville de Barcelone (pp. 7-8), on constate que le facteur socio-économique joue un rôle important.

6. Il est très significatif que sur le continent africain, avec des ressources sanitaires limitées mais sans 5G, le taux d'infection soit très faible, à l'exception de certaines antennes en Afrique du Sud, qui présente également les taux d'infection les plus élevés d'Afrique.

7. Les taux d'infection sont dilués. Les taux de certaines régions sont influencés par les villes avec 5G, mais les taux d'infection de ces villes sont dilués dans ceux de la région à laquelle ils appartiennent. Il est donc plus important, comme dans le cas de l'Espagne, de comparer les régions autonomes mono provinciales, que parmi celles qui sont formées par 3 ou plus de provinces. Ainsi, nous constatons que certaines régions avec 5G comme la Rioja, Madrid et la Navarre, ont des taux entre 4 et 8 fois plus élevés que d'autres sans 5G. Il en va de même dans d'autres villes du monde où le réseau 5G ne couvre pas tout le territoire de l'État ou de la région.

8. Ces données et résultats ont la qualité d'être pris «in vivo», et non pas sur la base d'études prospectives ou de laboratoire. Jamais auparavant nous n'avions autant d'informations épidémiologiques sur une maladie chez l'homme pour pouvoir produire des études scientifiques. Un moyen de répondre à la question de cause à effet serait de déconnecter les réseaux 5G, au moins à titre préventif, et de voir les résultats de l'évolution des cas de coronavirus. Il en serait de même pour étudier le taux d'infection dans un État qui a déclaré un moratoire 5G après le début de la pandémie et étudier si les statistiques changent. Compte tenu des preuves présentées ici, les données et les conclusions de cette étude doivent être prises en considération de toute urgence. Compte tenu de la gravité actuelle de la pandémie, les médias et les autorités politiques et sanitaires ont la responsabilité de prendre des mesures urgentes. Le fait de ne pas agir face aux conclusions de cette étude pourrait être considéré à tout le moins et très probablement comme de la négligence.

Bartomeu Payeras i Cifre, 14 avril 2020

2 Note du traducteur: il existe une contradiction entre le dernier paragraphe de la section intitulée «Résultats et discussion» et le paragraphe 5 de la section intitulée «Constatations». Dans l'un, il est indiqué que «les facteurs sociologiques n'ont pas une influence significative sur les taux d'infection», et dans l'autre, ils le sont.

Par Bartomeu Payeras i Cifre 

biologiste spécialisé en microbiologie travaillant à l'Université de Barcelone qui a publié plusieurs articles de recherche. Il a travaillé et recherché des bactéries et des virus de la variole dans les laboratoires pharmaceutiques Hubber de Barcelone. Il a créé et travaillé au Département de microbiologie marine du Laboratoire océanographique de Palma de Majorque. Analyse clinique au Centre d’Analisis Clinicos à Palma. Génie génétique: échange épisodique entre Paracolobacter et Citrobacter C-3 avec un bactériophage. Biogramme, méthode d'évaluation de l'activité de la vitamine B12. Étude de la contamination bactérienne marine dans le port de Maon. Professeur de mathématiques, physique, chimie et biologie à l'IEM. Découvreur du code Dali avec lequel il a crypté ses cadeaux dans ses tableaux.

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SOURCE : http://www.radiationdangers.com/5g-street-lights/study-shows-direct-correlation-between-5g-networks-and-coronavirus-outbreaks/

Hannibal GENSERIC