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#根本沒有大流行….
🇨🇦#加拿大 #跨領域科學家 #DenisRancourt 表明，從「#全因死亡率」數據分析顯示：在 #mRNA注射 開始推廣之前，大多數國家都沒有出現任何「#超額死亡」現象。
「沒有任何特別致命的病原體——沒有證據證明這一點。沒有任何傳播導致死亡的東西。然後我們把研究焦點轉向 #疫苗。我們發現，一旦向特定年齡組群推出 #加強劑，死亡速度便加速得非常快，幾週之內，全因死亡率就達到了峰值。」
「在世界上一半以上的國家，在疫苗推出之前，死亡率並不高。然後，在疫苗推出之後，死亡率就發生重大轉變….」
〰️〰️〰️〰️
#丹尼斯·蘭古
Denis Rancourt：
我花了幾十年時間，學習科學和數理統計，從量子力學、到環境科學、生物地球化學，我是跨學科的。
我是 #渥太華大學 的 #終身教授。
只因為我總是喜歡說出我的想法，這讓我被解僱了：一個擁有終身教籍的教授被解僱了。
這是發生在 #COVID大流行 之前，所以我很清楚知道，對抗當權者是什麼的感覺。
所以，當我聽到 #COVID 的「宣傳(#Propaganda)」時，我立刻意識到，這是個激烈的宣傳，「這不可能是真的」因為他們當時在大喊「我們都要死了」，而我在街上，卻看不到任何屍體。
我真的我走到街上，環顧四週，我看不到什麼死人。故此，不管他們說什麼「作為一名科學家」，我決定做的，就是查個究竟，我查看所有關於死亡率的數據，加拿大有收集關於死亡人數非常好的數據，這是你不能有偏見的。
一個人不是死了就算的，你總會知道他們的年齡、和他們死在哪裡，當收集這些數據後，也從各國收集非常好的、關於死亡和出生的數據，得到這是「無偏見的硬數據」後，我們便可以分析死亡人數，隨時間的變化、按年齡組別劃分、按性別和地區分列、按管轄權劃分省和國家等等。
這是我從這個所謂的 #大流行，一開始就一直在使用的數據，我們的研究小組，在2020年6月發表的一篇文章中，率先表明：當我們查看「全因死亡率」數據時，得出結論——#沒有疫情、#沒有大流行。
在某些熱點地區，最初出現了 #死亡高峰，這直接歸因於人們在醫院和療養院的治療方式。
這是從數量上來說，在經過三年的深入研究，我可以告訴你：根本沒有。而我們的工作仍在繼續。
我可以告訴你以下的事情。
這是很難以科學作結論，從數據來看：「沒有大流行、沒有特別具毒力的病原體、沒有證據證明、沒有任何導致死亡的傳播、然後我們的焦點轉向疫苗。」
這裡可以看到，一旦加強劑在幾週內，非常迅速地推廣到特定的年齡組群，其全因死亡率就會立即達到峰值。
我們在一個又一個國家，反覆地看到相同的情況，我們現在已經研究了100多個國家，而疫苗顯然在死亡率上，與死亡峰值在時間上相關。
我們可以量化超額死亡率，無論死亡率是否超過歷史趨勢，作為時間的函數，我們發現，在世界上「超過一半的國家」從2020年3月宣佈疫情，一直到疫苗推出時的死亡率，開始增加的整個期間段，絕對沒有超額死亡率。
在世界上超過一半的國家，在「疫苗推出之前」沒有超額死亡率；然後，便出現了一個向死亡率領域飆升的重大轉變….
〰️〰️〰️〰️
完整影片：
https://rumble.com/v3z5rg4-in-half-the-countries-in-the-world...no-excess-mortality-until-the-vacines..html
https://www.bitchute.com/video/oTvKhb1TAWf1/
➰➰➰➰➰➰➰➰➰
(Uncle字幕｜Juliet｜以馬)
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「沒有任何特別致命的病原體——沒有證據證明這一點。沒有任何傳播導致死亡的東西。然後我們把研究焦點轉向 #疫苗。我們發現，一旦向特定年齡組群推出 #加強劑，死亡速度便加速得非常快，幾週之內，全因死亡率就達到了峰值。」
「在世界上一半以上的國家，在疫苗推出之前，死亡率並不高。然後，在疫苗推出之後，死亡率就發生重大轉變….」
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我花了幾十年時間，學習科學和數理統計，從量子力學、到環境科學、生物地球化學，我是跨學科的。
我是 #渥太華大學 的 #終身教授。
只因為我總是喜歡說出我的想法，這讓我被解僱了：一個擁有終身教籍的教授被解僱了。
這是發生在 #COVID大流行 之前，所以我很清楚知道，對抗當權者是什麼的感覺。
所以，當我聽到 #COVID 的「宣傳(#Propaganda)」時，我立刻意識到，這是個激烈的宣傳，「這不可能是真的」因為他們當時在大喊「我們都要死了」，而我在街上，卻看不到任何屍體。
我真的我走到街上，環顧四週，我看不到什麼死人。故此，不管他們說什麼「作為一名科學家」，我決定做的，就是查個究竟，我查看所有關於死亡率的數據，加拿大有收集關於死亡人數非常好的數據，這是你不能有偏見的。
一個人不是死了就算的，你總會知道他們的年齡、和他們死在哪裡，當收集這些數據後，也從各國收集非常好的、關於死亡和出生的數據，得到這是「無偏見的硬數據」後，我們便可以分析死亡人數，隨時間的變化、按年齡組別劃分、按性別和地區分列、按管轄權劃分省和國家等等。
這是我從這個所謂的 #大流行，一開始就一直在使用的數據，我們的研究小組，在2020年6月發表的一篇文章中，率先表明：當我們查看「全因死亡率」數據時，得出結論——#沒有疫情、#沒有大流行。
在某些熱點地區，最初出現了 #死亡高峰，這直接歸因於人們在醫院和療養院的治療方式。
這是從數量上來說，在經過三年的深入研究，我可以告訴你：根本沒有。而我們的工作仍在繼續。
我可以告訴你以下的事情。
這是很難以科學作結論，從數據來看：「沒有大流行、沒有特別具毒力的病原體、沒有證據證明、沒有任何導致死亡的傳播、然後我們的焦點轉向疫苗。」
這裡可以看到，一旦加強劑在幾週內，非常迅速地推廣到特定的年齡組群，其全因死亡率就會立即達到峰值。
我們在一個又一個國家，反覆地看到相同的情況，我們現在已經研究了100多個國家，而疫苗顯然在死亡率上，與死亡峰值在時間上相關。
我們可以量化超額死亡率，無論死亡率是否超過歷史趨勢，作為時間的函數，我們發現，在世界上「超過一半的國家」從2020年3月宣佈疫情，一直到疫苗推出時的死亡率，開始增加的整個期間段，絕對沒有超額死亡率。
在世界上超過一半的國家，在「疫苗推出之前」沒有超額死亡率；然後，便出現了一個向死亡率領域飆升的重大轉變….
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完整影片：
https://rumble.com/v3z5rg4-in-half-the-countries-in-the-world...no-excess-mortality-until-the-vacines..html
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