Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03413.jsonl.gz/1572

Kit Knightly
Vergangene Woche wurde berichtet, dass der australische Bundesstaat Victoria möglicherweise eine „permanente“ Gesichtsmaskenpflicht in Betracht zieht, um „Null-Covid“ zu erreichen.
Wir müssen uns jetzt nicht mit den Auswirkungen eines solchen Gesetzes auf die persönliche Freiheit befassen oder mit den nahezu unendlichen Beweisen dafür, dass Masken die Übertragung von Atemwegserkrankungen nicht verhindern können.
Sie funktionieren nicht, sie haben nie funktioniert. Die Maskenpflicht war ein politischer Schachzug, um die gefälschte Covid-„Pandemie“ als real erscheinen zu lassen, und ihre fortgesetzte Verwendung ist ein Symptom der Gehirnwäsche oder ein Nebenprodukt chronischer Tugendhaftigkeit.
Die Masken-Debatte, so wie sie war, ist vorbei.
Nein, der einzige Aspekt dieser Entwicklung, über den es sich zu reden lohnt, sind die „Beweise“, die zur Untermauerung der Position angeführt werden – und glauben Sie mir, die Zitate sind völlig gerechtfertigt.
Die „Studie“, die angeblich die Vorteile einer dauerhaften Maskierung belegt, wurde letzte Woche im Medical Journal of Australia veröffentlicht und trägt den Titel „Consistent mask use and SARS-CoV-2 epidemiology: a simulation modelling study („Konsequente Maskenverwendung und SARS-CoV-2-Epidemiologie: eine Simulationsmodellstudie“).
„Simulationsmodellstudie“ ist hier das Schlüsselwort. Für diejenigen, die es nicht wissen: Bei „Simulationsmodellstudien“ werden Daten in ein Computerprogramm eingegeben, das dann Schlussfolgerungen ziehen soll.
Natürlich sind sie nur so zuverlässig und nützlich wie die Daten, die man verwendet. In der Tat kann man sie einfach dazu bringen, jedes beliebige Ergebnis zu liefern, indem man die „richtigen“ (schlechten) Daten einspeist.
In dieser speziellen Modellierungsstudie wurde dem Computer zunächst mitgeteilt, dass Stoffmasken die Übertragung um 53 % und Atemschutzmasken um 80 % reduzieren:
Die Odds Ratios für das relative Infektionsrisiko für Personen, die einer infizierten Person ausgesetzt sind (mit oder ohne Maske), wurden auf 0,47 für Stoff- und chirurgische Masken und 0,20 für Atemschutzmasken festgelegt.
Im Wesentlichen sagten sie ihrem Computer, dass Masken Krankheiten verhindern… und sagten dann: „Ok, Computer, da du jetzt weißt, dass Masken Krankheiten verhindern – was würde passieren, wenn alle immer Masken tragen würden?“
Der Computer sagte ihnen dann – natürlich – dass niemand krank werden würde.
Denn sie haben es ihm logisch unmöglich gemacht, etwas anderes zu sagen.
Aber es steckt noch mehr dahinter.
Die nächste interessante Ebene ist, woher sie ihre Eingabedaten hatten.
Immerhin wurden im Laufe der Jahre Dutzende von Studien über Masken durchgeführt, von denen 98 % besagen, dass Masken nicht funktionieren.
Haben unsere Jungs also eine von Experten begutachtete Echtzeit-Kontrollstudie ausgewählt, die sich auf laborgeprüfte Doppelblind-Ergebnisse stützt?
Vielleicht eine der rund ein Dutzend solcher Studien, die in unserem Artikel 40 Fakten aufgeführt sind?
Haben sie vielleicht die Ergebnisse mehrerer Studien gemittelt?
Nein, sie haben eine Telefonumfrage verwendet.
Eine Telefonumfrage.
Diese Telefonumfrage, die letztes Jahr veröffentlicht und Ende 2021 durchgeführt wurde.
In dieser ähem „wissenschaftlichen Studie“ ließen sie Leute, die kürzlich auf „Covid“ getestet worden waren, nach dem Zufallsprinzip anrufen, fragten sie „Haben Sie eine Maske getragen?“ und veröffentlichten dann die Schlussfolgerung – „Masken reduzieren die Übertragung um 53 %“ – als ob sie etwas bedeuten würde.
Interessanterweise können Sie, wenn Sie zum Abschnitt „Zugehörigkeiten“ hinunterblättern, sehen, dass einer der Autoren ein Stipendiat von Pfizer ist.
Noch beunruhigender – und aus einem Grund nicht als Interessenkonflikt erwähnt – ist, dass die gesamte Studie von der kalifornischen Gesundheitsbehörde erstellt wurde.
Kalifornien hatte bereits seit fast einem Jahr ein Maskenmandat in Kraft, bevor diese „Studie“ überhaupt begonnen wurde.
Wir haben es hier nicht mit „Wissenschaft“ zu tun, sondern mit einem Computermodell, das auf den Ergebnissen einer subjektiven Telefonumfrage beruht, die von einer Regierungsbehörde mit eigenen Interessen durchgeführt wurde. Es ist völlig bedeutungslos und wird dennoch in Fachzeitschriften veröffentlicht und von „Experten“ zitiert, vielleicht sogar als Grundlage für die Einführung neuer Gesetze verwendet.
So funktioniert „The ScienceTM“. Und obwohl Covid vielleicht vielen Menschen die Augen für dieses Problem geöffnet hat, ist es bei weitem nicht auf „Covid“ beschränkt. Diese Art von „Forschung“ ist bei jedem Thema zu finden – insbesondere bei Themen, die einem politischen Zweck dienen – und das schon seit Jahren, wenn nicht Jahrzehnten.
Der Stanford-Professor für evidenzbasierte Medizin, John Ioannidis, hat bereits 2005 eine Abhandlung mit dem Titel „Why Most Published Research Findings Are False“ geschrieben.
Das hat nichts mit der „Pandemie“ zu tun, sondern mit dem Unterschied zwischen Wissenschaft und „der Wissenschaft“. Lassen Sie uns also diesen Unterschied untersuchen.
„Wissenschaft“ ist eine Herangehensweise an die Welt. Eine rationale Methode zum Sammeln von Informationen, zum Testen neuer Ideen und zum Ziehen evidenzbasierter Schlussfolgerungen.
„Die Wissenschaft“ ist eine sich selbst erhaltende Industrie von Akademikern, die Arbeitsplätze benötigen und Gefallen schulden.
Eine ständige Quid-pro-Quo-Beziehung zwischen den Forschern – die Ehrungen und Ritterschläge, eine feste Anstellung, Buchverträge und Forschungsgelder wollen und als populäre Redner komplexe Ideen den Massen im Fernsehen erklären – und den Unternehmen, Regierungen und „Wohltätigkeitsstiftungen“, die all diese Dinge geschenkt bekommen.
Dieses System produziert keine Forschung, die gelesen werden soll, sondern Schlagzeilen, die von Prominenten getwittert werden können, Links, die von „Journalisten“ eingebettet werden können, Quellen, die von anderen Forschern zitiert werden können.
Eine Illusion solider Belege, die in dem Moment zerbricht, in dem man den Text liest, die Methodik untersucht oder die Daten analysiert.
Umfragen mit Selbstauskünften, manipulierte Daten, „Modellstudien“, die vorgegebene Ergebnisse ausspucken. Angeschlossene Autoren, die vom Staat oder von Unternehmensinteressen bezahlt werden, um „Beweise“ zu liefern, die hochprofitable oder politisch bequeme Annahmen unterstützen.
Diese Maskenstudie ist das perfekte Beispiel dafür.
Schichten von Nichts, die den Eindruck von etwas erwecken sollen.
Deshalb wollen sie, dass man ihr vertraut, anstatt sie zu lesen.